В настоящее время я пытаюсь использовать ML. Net на работе, чтобы прогнозировать использование нашего сервиса для каждого клиента в течение каждого часа в неделю. (168) Пользователи обычно используют наш сервис только в рабочие дни (с понедельника по пятницу), и поэтому ни одно использование не регистрируется ночью или в субботу / воскресенье.
В настоящее время я пытаюсь использовать следующее для прогнозирования следующей недели, но прогнозируемое использование часов в субботу и воскресенье все еще остается резким.
var mlContext = new MLContext();
var forecastingPipeline = mlContext.Forecasting.ForecastBySsa(
nameof(ForecastOutput.ForecastedCount),
nameof(Input.Count),
windowSize: 168,
seriesLength: input.Count(),
trainSize: input.Count(),
horizon: 168,
confidenceLevel: 0.95f,
confidenceLowerBoundColumn: "LowerBoundCount",
confidenceUpperBoundColumn: "UpperBoundCount");
Я получил примерно год входных взаимодействий, много часов со значением ноль, поскольку в течение ночи никакого использования не происходило, и в выходные дни.
Являются ли эти пики в выходные дни ограничением выбранного алгоритма SSA из-за формы волны? Могут ли эти нежелательные предсказанные пики быть смягчены?
Кроме того, как я следовал учебнику MS по прогнозированию временных рядов , в чем разница между SSAForecastingTransformer.Transform () и SSA TimeSeriesPredictionEngine.Predict ()