Comments 5
Видится мне, что нагрузка на склад складывается из факторов заготовки, обслуживание оборудования и объёма заказов. Ну так было в правильных книгах, так и на производстве меня учили.
Предсказать колебания объемов заказов не получится (только фиксировать выбросы постфактум). Или у нас не хватает пока данных для этого.. Так?
Не очень понял ваш вопрос, в данной задаче при прогнозировании некоторых величин (но далеко не всех) выбросы угадать удалось
В том то и дело, что идет игра в угадайку, а не на основе данных (модель) принимает решение что может быть где-то в этом районе потенциально возможны выбросы.
Уловить тренд - это несложно же на основе истории, а вот чтобы предсказывать аномалии - как ни крути нужны дополнительные данные.
Да, вы правы, что выбросы (аномалии) угадываются не всегда. В моих результатах только для одной переменной это удалось сделать. Уловить общий тренд - несложно, но подстроиться под него без смещения на дистанции - уже сложнее, и это как раз таки Chronos with regressor делает очень неплохо.
А для того, чтобы угадать большее количество выбросов, можно попробовать провести fine-tuning модели Chronos и отдельно настроить гиперпараметры ковариационного регрессора. На самом деле очень интересно, даст ли это какие то хорошие результаты.
Chronos и AutoGluon-TimeSeries — мощный инструмент прогнозирования временных рядов