Я делаю проект по моделированию погоды ежедневно, а затем ежечасно в Python.Я смоделировал дневную температуру с помощью модели SARIMAX 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
Моя главная цель - найти примерно один и тот же параметр для установленного нормального распределения в тренировочном наборе и наборе прогнозов.
Итак, я хочу запускать симуляцию снова и снова, пока не получу свой отклоненный прогноз.
Основной вопрос - как мы можем случайным образом генерировать семена для моего моделирования SARIMAX, которые инициализируют его случайным образом?