【发布时间】:2021-05-25 07:29:25
【问题描述】:
我想针对间歇性需求实施 Croston 方法。我有一个包含 10 个特征的数据框,所有这些特征中都有很多零。我想将整个数据框传递给 Croston 模型,但该模型接受一维数组。我对遍历模型不感兴趣。是否有任何方法或任何其他方法可以预测间歇性需求?
提前致谢!!
【问题讨论】:
标签: time-series forecasting intermittent
我想针对间歇性需求实施 Croston 方法。我有一个包含 10 个特征的数据框,所有这些特征中都有很多零。我想将整个数据框传递给 Croston 模型,但该模型接受一维数组。我对遍历模型不感兴趣。是否有任何方法或任何其他方法可以预测间歇性需求?
提前致谢!!
【问题讨论】:
标签: time-series forecasting intermittent
还有其他方法可以预测间歇性需求吗?
为了对间歇性需求进行预测,Croston 是业内最好的方法之一,但它几乎没有缺点,这些缺点可以通过 Croston 模型的变体(如 SBA、TSB 等)来解决。对我来说, Croston TSB 的表现确实要好得多,因为它可以在长时间没有需求的情况下衰减到零。
接下来,
一次性将整个数据帧传递给 Croston 模型,无需循环
在这种情况下,NumPy 矢量化要好得多。就速度而言,矢量化比循环好得多。你可以参考矢量化。
【讨论】: