تحليل السلاسل الزمنية

خطوات عملية

• جمع البيانات: اجمع سلسلة زمنية مناسبة لاحتياجاتك التنبؤية.
• التنظيف والمعالجة الأولية: جهز البيانات عن طريق إزالة القيم المتطرفة والمعالجة المفقودة.
• التفكيك الموسمي: حدد مكونات السلسلة الزمنية، بما في ذلك الاتجاه والتقلب والموسمية.
• التنبؤ باستخدام ARIMA: قم بتركيب نموذج متكامل للانحدار الأوتورغريسي المتوسط المتحرك (ARIMA) لالتقاط أنماط السلاسل الزمنية.
• تقييم النموذج: قيم دقة نموذج ARIMA الخاص بك باستخدام مقاييس مثل جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE).
• التنبؤ باستخدام شبكات LSTM: استخدم شبكات الخلايا طويلة المدى قصيرة الأمد (LSTM) للتعلم من التبعيات طويلة المدى في السلاسل الزمنية.

أمثلة بايثون

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# تحميل البيانات
df = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# تفكيك البيانات موسميًا
decomposition = seasonal_decompose(df['value'], model='additive')

# تركيب نموذج ARIMA
model = SARIMAX(df['value'], order=(1, 1, 1))
model.fit()

# التنبؤ
forecast = model.predict(start=len(df), end=len(df) + 10)

# رسم النتيجة
df['value'].plot()
forecast.plot()
plt.show()