SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

csv’)

timestamps = data [’timestamp’]

sswi = data['sswi']

alpha = data['alpha']

beta = data['beta']

gamma = data['gamma']

delta = data['delta']

epsilon = data['epsilon']

# Шаг 2: Построение модели прогнозирования временных рядов

# Создание SARIMA модели с подходящими параметрами (p, d, q)(P, D, Q, S)

model = SARIMAX(sswi, order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, S))

# Шаг 3: Разделение данных

# Определение точки разделения между обучающим и тестовым набором данных

train_size = int (len (sswi) * 0.

train_sswi = sswi[:train_size]

test_sswi = sswi [train_size: ]

train_alpha = alpha[:train_size]

test_alpha = alpha [train_size: ]

train_beta = beta[:train_size]

test_beta = beta [train_size: ]

train_gamma = gamma[:train_size]

test_gamma = gamma[train_size:]

train_delta = delta [:train_size]

test_delta = delta[train_size:]

train_epsilon = epsilon [:train_size]

test_epsilon = epsilon[train_size:]

# Шаг 4: Обучение модели прогнозирования

# Обучение модели SARIMA на обучающем наборе данных

model.

# Шаг 5: Тестирование производительности модели

# Прогнозирование на тестовом наборе данных

forecast = model.predict(start=len(train_sswi), end=len(train_sswi) + len(test_sswi) – 1,

exog=test_alpha)

# Оценка точности прогноза на тестовом наборе данных

# Шаг 6: Прогнозирование будущих значений

# Прогнозирование будущих значений на основе последних или будущих параметров

future_alpha = alpha [-N: ]

future_forecast = model.

# Вывод результатов

print("Прогноз на тестовом наборе данных:", forecast)

print("Прогноз будущих значений:", future_forecast)

Обратите внимание, что в этом коде SARIMA модель используется для прогнозирования временных рядов. Он также принимает во внимание параметры ?, ?, ?, ?, ? как экзогенные переменные.

Загружаются данные, разделяются на обучающий и тестовый наборы данных, модель обучается на обучающих данных, а затем оценивается производительность модели и делаются прогнозы на тестовом наборе данных и будущих значениях.

Линейная регрессия с использованием параметров ?, ?, ?, ?, ? для прогнозирования SSWI

Алгоритм линейной регрессии с использованием параметров ?, ?, ?, ?, ? для прогнозирования SSWI предоставляет набор инструментов для прогнозирования будущих значений SSWI и изменений в нем.