728x90 SSSD1 SSSD (Diffusion-based Time Series Forecasting) MAE : 0.02 시계열 예측 시간순으로 정렬된 과거 데이터 포인트를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 사용되는 방법 기존모델 1. ARIMA (AutoGregressice Integrated Moving Average) : 자기회귀"누적"이동평균 정상성 : 모든 시점의 평균과 분산이 동일하고, 공분산은 시차만 같으면 동일한 상태 자기회귀(AR) : 이전에 관측된 값이 이후의 값에 영향을 미치는 상황이동평균(MA) : 평균이 시간에 따라 변화하는 경향자기회귀이동평균 (ARMA)자기회귀누적이동평균 (ARIMA) : 비정상 시계열에 대해 d차로 차분 변환한 ARMA 모형즉, 비정상 시계열을 d번 차분하여 정상화 한 후에, ARMA 차수를 결정하게 됨. => 간단, 단기예측에 좋으나, 비선형 데이터나 장기예측.. 2023. 10. 5. 이전 1 다음 728x90
