这是我每周收到的一些订单的数据集。我想预测下半年的订单。我试过建立一个ARIMA模型,但它不起作用。你知道吗
对于这样一个小的数据集,我还可以尝试其他模型吗?也许是一个隐马尔可夫模型,或者尝试拟合多项式曲线,或者建立一个时间序列LSTM?
FW Order
1 6
2 45
3 59
4 60
5 50
6 115
7 23
8 44
9 164
10 8
11 30
12 20
13 0
14 50
15 60
16 0
17 50
18 30
19 115
20 75
21 54
22 29
23 124
24 32
25 28
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这是你的数据图。你的主要问题是没有足够的数据,任何模型都无法给出有意义的统计意义的预测。你的数据看起来就像是平均值周围的白噪声,所以你可以用:
x\u t=mu+e
其中e是表示白噪声的误差项。你知道吗
有一个均值回归的暗示,所以你可以尝试一个Ornstein-Uhlenbeck模型:
dx\u t=θ*(mu-x\u t-1)dt+sigma*dW\u t
https://en.wikipedia.org/wiki/Ornstein%E2%80%93Uhlenbeck_process
这是编码好的。橙色线是预测。再说一次,这个预测不是很好,但是如果没有更多的数据,你可能不会发现更好的结果。你知道吗
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