| Предыдущая тема :: Следующая тема |
| Автор |
Сообщение |
sven
Новый посетитель
Зарегистрирован: 18 Янв 2006
Сообщения: 1
Откуда: Moscow
|
 Добавлено: Ср Янв 18, 2006 1:53 pm Заголовок сообщения: прогнозирование объемов продаж |
 |
|
Добрый день!
Имеется статистика по 240 дням продаж товара. Затем была вычислена разностная функция и горизонт прогнозирования(методом box-counting).
Сжатия данных не производилось
Для прогнозирования использовалась сети прямого распостранения,персептроны,Адалина,сеть Элмана(модели Matlab R13)
Ошибка прогнозирования достигает в лучшем случае 400-1000%
Предполагаю сгладить исходные данные с помощью вейвлет компрессии. Можно ли в этом случае говорить о приемлемой точности прогнозирования,ссылаясь на случайные флуктуации? Или попробовать использовать другие методы предобработки?
_________________
Ars longa Vita brevis |
|
| Вернуться к началу |
|
 |
siteadmin
НейроПроект
Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 81
Откуда: Москва
|
| Добавлено: Ср Янв 18, 2006 4:44 pm Заголовок сообщения: Re: прогнозирование объемов продаж |
|
|
| sven писал(а): | | Ошибка прогнозирования достигает в лучшем случае 400-1000% |
то есть алгоритм ошибается в 5-10 раз? как вы считатете ошибку?
| sven писал(а): |
Предполагаю сгладить исходные данные с помощью вейвлет компрессии. |
а чем вам не нравится, например, экспоненциальное среднее?
| sven писал(а): |
Можно ли в этом случае говорить о приемлемой точности прогнозирования,ссылаясь на случайные флуктуации? Или попробовать использовать другие методы предобработки?
|
У вас флуктуации на порядок превосходят тренд?
Вообще данные в подневной агрегации могут быть довольно шумными, может лучше прогнозировать понедельно и затем разбивать пропорционально разбивать по дням?
Вы используете информацию о недельной/месячной/ годовой периодичности?
И вообще, что вы на вход подаете? |
|
| Вернуться к началу |
|
|
Oleg Agapkin
Администратор
Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 112
Откуда: Москва
|
| Добавлено: Пт Янв 27, 2006 11:43 am Заголовок сообщения: |
|
|
Хотелось бы посмотреть на сами данные, чтобы понять их структуру и насколько они зашумлены и представительны. есть в них пропуски?
Ошибки слишком большие Кстати, это ошибки прогнозирования "разностей", или уже самих продаж?
Вообще, более традиционный подход подразумевает предварительную декомпозицию, но у вас для нее данных пока не очень много.
И еще действительно непонятно что подается на вход. |
|
| Вернуться к началу |
|
|
|
FAQ
Поиск
Пользователи
Группы
Регистрация
Профиль
Войти и проверить личные сообщения
Вход
