Как временные лаги влияют на прогнозирование временных рядов?

Временные лаги влияют на прогнозирование временных рядов следующим образом:

• Усложняют задачу нейросетевого моделирования. cyberleninka.ru В случае наличия неизвестного временного лага появляется неопределённость выбора обучающих примеров. cyberleninka.ru
• Помогают выявить закономерности и взаимосвязи между прошлыми и настоящими точками данных. www.geeksforgeeks.org Если при определённом запаздывании наблюдается значительная автокорреляция, это говорит о том, что прошлые значения могут быть использованы для прогнозирования будущих значений. www.geeksforgeeks.org
• Позволяют модели изучать закономерности с течением времени. www.geeksforgeeks.org В моделях машинного обучения для прогнозирования временных рядов в качестве функций часто используются переменные с запаздыванием, которые представляют значения временных рядов на предыдущих временных шагах. www.geeksforgeeks.org
• Помогают определить тенденции и сезонность. www.geeksforgeeks.org Например, постоянное увеличение значений с задержкой может указывать на тенденцию к росту. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, учёт временных лагов позволяет делать более точные прогнозы временных рядов. www.geeksforgeeks.org moitvivt.ru