¿Cómo es la predicción dinámica del modelo?

El pronóstico dinámico de modelos generalmente se refiere al pronóstico de series de tiempo dinámicas, también conocido como pronóstico de series de tiempo no estacionarias. En el pronóstico de series de tiempo dinámicas, el modelo genera predicciones relacionadas con el tiempo y los datos conocidos. El pronóstico se actualizará en cada paso de tiempo y se calculará en cada paso de tiempo en función de los últimos datos disponibles.

Para ver los resultados de la predicción dinámica del modelo, puede consultar los siguientes pasos:

1. Según los resultados de la predicción generados por el modelo, cree un gráfico de series de tiempo. , con el eje horizontal como tiempo y el eje vertical como Predecir los resultados.

2. Comparar los resultados predichos por el modelo con los datos reales. Puede mostrar datos reales y resultados de pronóstico en el mismo gráfico de serie temporal para facilitar la comparación.

3. Utilice indicadores de error (como error cuadrático medio, error absoluto medio, etc.) para evaluar la precisión de las predicciones del modelo. El error entre las predicciones del modelo y los datos reales se puede calcular y representar en otro gráfico para proporcionar una representación más visual del error de predicción.

4. Se pueden considerar otras técnicas (como la media móvil, el suavizado exponencial, etc.) para mejorar aún más la precisión y exactitud del modelo.

Cabe señalar que la predicción dinámica de series de tiempo es una tarea muy compleja y la exactitud y precisión de los resultados de su predicción se ven afectadas por muchos factores, incluida la selección del modelo, la calidad de los datos, los parámetros del modelo, la duración de la predicción, etc. . Por lo tanto, es necesario realizar análisis y juicios basados ​​en el conocimiento y la experiencia profesionales, así como en la situación real.