All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
3
0
Send message

Да, для каждой парковки строится своя модель. Обобщенную модель пробовали, но в нашем случае не подошло: часто парковки схожи по типу (допустим, все парковки топовые) и общему количеству стартов, но при этом сильно различаться по суточной\недельной структуре спроса - например, у первой один суточные пик в 19 часов, у второй два пика спроса - в 9 и 20, и модель, обученная на структуре первой парковки будет давать высокую ошибку на второй парковке.

Здравствуйте, нет, Dart не тестировали, но посмотрю документацию на возможность совместить с нашими требованиями. По поводу добавления ковариационный переменных - в финальной Prophet-модели независимые переменные погоды (температура и осадки) уже используются при прогнозирование (и все верно - связь между поездками и погодой практически линейная).

Здравствуйте! Да, такая ситуация имела место. На раннем этапе обходили это увеличением прогноза для таких значений, т.е. там, где прогнозировался 0 стартов, все равно подвозится не более 1-2 самоката (актуально для прогноза на ночной и утренний (~ 6:00) период). Как правило, из 10-12 таких "перепрогнозированных" (в превентивный мерах) парковок только на одной в итоге был фактический старт.

Здравствуйте, кроме стартов так же прогнозируются финиши, чтобы оценить общую миграцию флота и позволить спрогнозировать данные по дефициту\профициту на каждую конкретную парковку.

Information

Rating
Does not participate
Works in
Registered
Activity