Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов - Зинькевич, И. Э.; Кириченко, Л. О.; Радивилова, Т. А. (My University, 2017)
В работе рассмотрено прогнозирование слабо коррелированных временных рядов методами экспоненциального сглаживания, нейронной сети и дерева решений на примере данных реального интернет-магазина. Рассмотрены преимущества и недостатки каждого метода.
Результаты исследования методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов, типичных для рядов конверсии в электронной коммерции, показали, что экспоненциальное сглаживание является самым простым, быстрым и удобным в настройке методом прогнозирования, однако в случае сложных или долгосрочных зависимостей становится не применим. Метод дерева решений быстрый в обучении, не сложен для понимания, но неудобен в выборе параметров и плохо работает при обучении на данных, которые имеют много признаков. Нейронная сеть является громоздкой, долгой в обучении, требует множества параметров, которые нужно подбирать, но имеет очень хорошие показатели в прогнозировании и на порядок меньшие ошибки.
Keywords: временной ряд; прогнозирование временных рядов; экспоненциальное сглаживание; дерево принятия решений