Modele ets

Utilisez l`onglet type de modèle pour définir des contrôles facultatifs qui influent sur la façon dont le temps et les tendances sont traités dans votre modèle. Utilisez l`onglet Paramètres requis pour définir les contrôles obligatoires pour le modèle de prévision de lissage exponentiel. Le temps est un phénomène qui se produit dans certaines zones qui indiquent un changement dans l`activité naturelle. Les conditions météorologiques peuvent être prédites en utilisant les données des périodes précédentes sur une période. Le but de cette étude est d`obtenir le meilleur modèle ETS pour prédire la météo à Aceh Besar. Le modèle ETS est une méthode de prévision univariée de série temporelle; son utilisation se concentre sur les tendances et les composants saisonniers. Les données utilisées sont la température de l`air, le point de rosée, la pression du niveau de la mer, la pression de la station, la visibilité, la vitesse du vent et la température de surface de la mer de janvier 2006 à décembre 2016. D`après AIC, AICc et BIC, les plus petites valeurs obtenues ont obtenu la conclusion que l`ETS (M, N, A) est utilisé pour prédire la température de l`air, et la température de la surface de la mer, ETS (A, N, A) est utilisé pour prédire le point de rosée, la pression du niveau de la mer et la pression de station, ETS , A, N) est utilisé pour prédire la visibilité, et ETS (A, N, N) est utilisé pour prédire la vitesse du vent. . Résolution graphique: sélectionnez la résolution du graphique en points par pouce: 1x (96 dpi); 2x (192 dpi); ou 3x (288 dpi). La résolution inférieure crée un fichier plus petit et est préférable pour la visualisation sur un moniteur.

Une résolution plus élevée crée un fichier plus volumineux avec une meilleure qualité d`impression. Fonction qui indique ce qui doit se produire lorsque les données contiennent des valeurs NA. Par défaut, la plus grande portion contiguë de la série temporelle sera utilisée. . Les objets retournés peuvent ensuite être passés dans tsCV (). Considérons les modèles ARIMA et les modèles ETS pour les données aériennes introduites dans la section 7,2 où, air Télécharger les outils prédictifs pour installer R et les packages utilisés par l`outil R. Si la valeur est true, ne considérera que les modèles additifs. La valeur par défaut est FALSE. Voici ces trois méthodes en action contre l`un des ensembles de données mensuels de l`exemple du concours de prévision touristique 2010.

La sortie ci-dessous évalue les performances de prévision des deux modèles concurrents sur le jeu de tests. Dans ce cas, le modèle ETS semble être le modèle un peu plus précis basé sur l`ensemble de test RMSE, MAPE et MASE. Nous voyons à partir des titres de l`intrigue dans cet exemple que l`approche ETS détecte l`erreur additive et les structures saisonnières; alors que l`approche stlm enlève d`abord la saisonnalité, donc ce qui reste est simplement une erreur additive.