Arima/HW의 일일 온도 시뮬레이션/예측

Question

나는 1960 년에서 2015 년까지의 일별 온도 계열을 가지고 있으며 2016 년을 예측하고 싶습니다. 저의 목표는 추세를 파악하면서 간단한 방법을 사용하는 것입니다. 시간에 따른 데이터의 계절성. (실제로 5 월에서 8 월까지 기상 조건에 대해서만 관심이 있지만 설득력있는 예측을하기 위해 지난 5 월에서 8 월까지 데이터를 사용할 수 있는지 확실하지 않으므로 1 년 동안 예측합니다.)

I auto.arima를 시도한 결과, (2,0,1)의 순서가 제안되었지만 그 결과는 매우 나쁘게 보였다. (plot from arima) [1]

또한 HoltWinters 평활화 방법을 시도해 보았고 겉보기에 합리적인 결과. 그러나이 방법이 예측 온도에서 좋은지 나는 모른다. [HW로부터 전망] [2]

Answer 1

나는 더 이상의 정보없이 답을 제공하는 것을 주저합니다. 그러나 나는 시계열 예측에서 많은 경험이없는 사람에게 "예측"패키지의 auto.arima 함수가 우수함을 제안 할 것이다. 최적의 ARIMA 순서 (p, d, q)를 검색하는 기본 제공 최적화 기능이 있습니다. 예측 기능에, 당신은 당신이 (점 예보에 추가) 신뢰 구간뿐만 아니라 밖으로 예측하는 방법 많은 기간을 설정할 수

install.packages("forecast") 
library(forecast) 

set.seed(1234) 
tsdatav <- (seq(1:300) + rnorm(300, 1000, 10)) 
myts <- ts(tsdatav, frequency = 365, start = c(2017, 6)) 
mytsfit <- auto.arima(myts) 
mytsfit #to my example data, fit an ARIMA(5,1,0) with drift 
mytsforecast <- forecast(mytsfit, 50, level = c(80, 95)) 
plot(mytsforecast) 

주의 : 여기에 몇 가지 예제 코드입니다.

공작이 하나 개의 제안입니다, 다시 https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm

에서 ARIMA 예측에 우수한 웹 사이트를 가지고있다. 문제의 특성을 고려하여 다른 예측 방법보다 나은 예측 방법이 많이 있습니다.