У меня есть набор данных с двумя столбцами, x включает дату, а y включает цифру для активных подписчиков.
Значения, которые соответствуют количеству активных подписчиков, всегда уменьшаются, так как мы рассматриваем определенную группу населения, которая может только отписаться и не может привлечь новых пользователей, поэтому, если вы нанесете данные на график, тенденция всегда будет нисходящей .
Я пытаюсь смоделировать нейронную сеть, способную прогнозировать оставшиеся цифры для активных подписчиков в следующем году. Я ожидаю, что тенденция будет всегда нисходящей, но мой прогноз показывает, что количество уходящих подписчиков уменьшается со временем (что-то вроде замедления оттока абонентов), и поэтому тенденция начинает выходить на плато и затем к концу года возрастает, что неверно, так как мы не можем получить новых подписчиков.
Мой код ниже:
fit <- nnetar(train$NoOfSubs, xreg = as.matrix(select(train, -NoOfSubs)))
pred <- forecast(fit, h=80,xreg = as.matrix(select(test, - NoOfSubs)))
Есть ли способ заставить модель ограничить каждое прогнозное значение предыдущим прогнозным значением, гарантируя, что тренд всегда будет нисходящим?