qcoding

** 아래의 글들을 참조하여 작성하였습니다. https://robjhyndman.com/hyndsight/longseasonality/ Rob J Hyndman - Forecasting with long seasonal periods robjhyndman.com https://stackoverflow.com/questions/68923679/forecasting-time-series-with-multiple-seasonaliy-by-using-auto-arimasarimax-an Forecasting time series with multiple seasonaliy by using auto_arima(SARIMAX) and Fourier terms I am trying to forecast a time ..

* 본 내용은 LSTNET이라는 Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks 논문에서 사용된 CNN+GRU의 Skip connection과 ARIMA 모델등에서 사용된 AR(Auto Regression)을 합친 것으로 시계열 예측에 사용되는 방법을 실습해 보았다. 코드는 아래의 git-hup을 보고 model을 사용하였으며, 필요한 부분은 수정하여 사용하였다. https://github.com/flaviagiammarino/lstnet-tensorflow GitHub - flaviagiammarino/lstnet-tensorflow: TensorFlow implementation of LSTNet model for m..

* Bulding 소모 전력 예측을 위한 시계열 모델인 SARIMA 모델 사용방법 => 제공된 데이터는 2018-07-01 00:00:00 ~ 2019-12-31 23:59:00 까지의 데이터로 1분단위의 전기제품의 kw 의 소모량으로 되어 있는 데이터 set임 => 분단위 데이터는 너무 많으므로 최종적으로 일단위로 묶어서 일별 소모 전력량을 예측하는 모델을 만들어 봄. 1) 데이터 주중 / 주말 패턴 분리 2) 최소 단위의 계절성 성분 찾기 3) 예측할 데이터 프레임 생성 4) pmd arima 사용 5) 예측하기 5-1) n_period를 test 사이즈와 동일하게 한번에 예측하기 5-2) n_period를 1개씩 추가하여, 새로운 관측치가 들어올때 마다 모델을 학습한 후 예측수행 1) 데이터 주중 ..