Какие методы применяются для анализа и предсказания последовательных событий?

Для анализа и предсказания последовательных событий применяют различные методы, среди них:

• Спектральный анализ. 1 Включает в себя изучение представления временного ряда в частотной области для выявления доминирующих частот или периодичности. 1
• Декомпозиция. 1 Разделяет временной ряд на составляющие его компоненты, как правило, тренд, сезонность и остаточную величину (ошибку). 1
• Автокорреляционный анализ. 1 Статистический метод для измерения корреляции между временным рядом и запаздывающей версией самого себя с различными временными задержками. 1
• Анализ тенденций. 1 Процесс выявления и анализа долгосрочного движения или направленности временного ряда. 1
• Анализ сезонности. 1 Включает в себя выявление и количественную оценку повторяющихся закономерностей, чтобы понять их влияние на данные. 1
• Экспоненциальное сглаживание. 5 Использует взвешенное среднее значение временного ряда для прогнозирования. 5
• Модели ARMA, ARIMA, SARIMA. 5 ARMA сочетает авторегрессию и скользящее среднее, ARIMA — расширенная версия ARMA, в которую включён компонент интеграции. 5 SARIMA используют, если во временном ряду выраженные сезонные компоненты. 5
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долговременной кратковременной памяти (LSTM). 1 Это архитектуры глубокого обучения, предназначенные для обработки последовательных данных. 1
• Скрытая марковская модель (HMM). 1 Статистическая модель, используемая для описания последовательностей наблюдаемых событий, генерируемых лежащими в основе скрытыми состояниями. 1