Я делаю проект по моделированию погоды ежедневно, а затем ежечасно в Python.Я смоделировал дневную температуру с помощью модели SARIMAX с годовой сезонностью следующим образом:
statsmodels.api.tsa.statespace.SARIMAX(training, order =(1,1,3), seasonal_order= (0,1,0,365), enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
model_fit = model.fit(disp=False)
K = len(training) #Number of future time steps we want to forecast
forecast = model_fit.forecast(K) # Apply model to forecast out K times
Если я прогнозирую на 3 года, я получаю одно и то же предсказание для всех 3 лет, я имею в виду, например, одно и то жепрогноз на 1 января для разных лет и одинаковый темп для 2 января для разных лет.
Я предполагаю, что модель использует только одно постоянное начальное число для каждого года, поэтому мы всегда получаем одни и те же данные для каждого года.
Есть ли решение?Если семя не меняется в течение прогноза, то модель - это просто чушь, и не важно, что вы прогнозируете в следующем году, двух следующих или 100 последующих.Все годы все одинаковые !!!