Я тоже пыталась посмотреть на их прогноз. У них есть free access (внизу справа под блоком меню), но там лишь картинка для разных горизонтов. Можно ли у них глянуть реальный прогноз в открытом доступе — не знаю.
Согласно статье Линча: «На сегодняшний день требуется около 3 x 108 значений только для расчета текущего состояния атмосферы». Он не указывает точно, откуда эти значения берутся, но весьма вероятно, что большая их часть берется со спутников и современных радиозондов.
К сожалению, формирование итоговых цифирек и информации об осадках осталось за границами статьи. Модель же выдает в результате полное описание атмосферы: для каждого «кубика» системы определяются 7 параметров (которые выделил Бьеркнес), а по ним считают остальные физические показатели опять же для каждого кубика.
Видимо, их совокупность определяет, например, вероятность осадков. Если такая вероятность больше заданной величины, то пишут, что высокая вероятность дождя. Если не очень высокая, то пишут, что будет ясно. То есть упрощают результаты расчета для простых людей. Хотя прогноз в гугле дается именно с вероятностью осадков по часам.
Кроме того, в статье указано, что модель ECMWF является среднесрочной моделью. Национальные метеоцентры часто используют информацию от ECMWF в качестве исходной, а уже свой регион моделируют так называемыми imited-area models (LAMs), разрешение которых, конечно, значительно больше, чем разрешение модели ECMWF. В конечном итоге информация нам достается именно от гидрометцентра России, а не от ECMWF.
Да, конечно! В статье Линча указано, что сезонные прогнозы работаю более или менее прилично только для тропических широт. Для европейских, например, они вообще не работают — на сегодняшний день это громадная проблема. В то время как прогнозы более краткие (на 10 дней вперед) вполне корректны и для европейских широт. Точность прогноза повышается из года в год.
Вообще, это свойственно не только прогнозу погоды: более краткосрочные прогнозы точнее долгосрочных для одних и тех же процессов.
Вы знаете, может и есть, однако мне на русском не удалось найти ничего путного по этой теме. Может, конечно, я чего-то пропустила, однако не исключено, что в электронном виде найти крайне сложно…
А статья Линча, на которую наткнулась случайно, мне очень-очень понравилась и во многом на ее основе сделан мой краткий рассказ. Оригинально статья Линча гораздо сильнее математизирована, постаралась значительно упростить материал.
Да, я планирую теперь целый цикл кратких материалов по основной терминологии в области прогнозирования временных рядов.
Дело в том, что я пишу англоязычный вариант брошюры о прогнозировании на основании своей диссертации, так как часто встречаю неприятные расхождения в терминологии на эту тему. Вот тут я буду публиковать кусочки этой работы на русском, дабы получить обратную связь :-)
Задача у вас интересная, если руки дойдут и удастся сделать сравнение, то напишите об этом! У меня будет, тоже как руки дойдут, материал об аналогичном сравнении, но для рядов из электроэнергетики.
Скажите, а Вы используете какие-либо инструменты для быстрой проверки какой из методов прогнозирования подходит для определенных входных данных временных рядов?
У нас в системе реализовано несколько ядер (нейронные сети, модель по выборке максимального подобия, экспоненциальной сглаживание, ARIMAX), то есть получив новый ряд, мы делаем для него все модели, а после формируем консенсус-прогноз (то есть прогноз, составленный из нескольких независимых) — это позволяет повысить точность прогнозирования. НО все наши алгоритмы заточены на прогноз цен на электроэнергию и объемов энергопотребления на рынке электроэнергии. Боюсь, что сходу совладать с IP траффиком нам будет весьма сложно — это просто не наш профиль.Я посмотрела на ваши графики, картинка выглядит очень адекватной.
А с какой целью вы бы хотели сделать такого рода сравнение? Просто ради интереса или есть необходимость повысить точность прогнозирования?
Да! Вы правы, в их работе от 1969 года она именно ARIMA. Но после уже другие исследователи ее усовершенствовали (расширили) и это название прижилось. В литературе чаще всего пишут про ARIMAX, но основателями считают именно Бокса и Дженкинса.
Я занимаюсь прогнозированием на оптовом рынке электроэнергии и мощности — это наша основная область деятельности. Однако в рамках диссертации делала исследования и других предметных областей: медицина, пробки на яндексе, продажи.
2. Делали ли сравнительный анализ методов прогноза
Нет, такого не делала. А как его делать? Мне кажется, что использование методов во многом зависит от пристрастий человека. В руках исследователя математика — инструмент, качество его пользования во многом зависит от умения человека. На точность прогноза влияет много факторов: качественные характеристики временного ряда, модели прогнозирования, квалификация эксперта, доступность программно-аппаратных средств. Я уже подробно разбирала этот вопрос "Что влияет на точность прогнозирования временного ряда?"
3. Использовали ли вы метод SSA в работе?
А что такое SSA? Как это расшифровывается?
4. Сравнивали ли использование генетических алгоритмов и классические методы? Если использовали, как строили фитнесс функцию?
Нет, сравнение с «иезуитскими методами» (это я так называю применение SVM, GA, etc для прогнозирования) я не делала, ни в одной статье не видела, чтобы кто-нибудь эти занимался на приличном уровне. Вы встречали какие-то работы в этой области?
5. Какие лучше методы и модели прогноза использовать в экономическом анализе?
Для анализа в экономике ничего посоветовать не могу, им не занимаюсь. А для прогноза посоветовать можно только после того, как мало мальски понятна постановка задачи и исходные данные. Есть много наработок в этой области, кое-что я внимательно читала, кое-что даже пробовала (прогнозирование продаж), однако нужно более подробно вникать в суть дела, чтобы дать приличную рекомендацию.
Видимо, их совокупность определяет, например, вероятность осадков. Если такая вероятность больше заданной величины, то пишут, что высокая вероятность дождя. Если не очень высокая, то пишут, что будет ясно. То есть упрощают результаты расчета для простых людей. Хотя прогноз в гугле дается именно с вероятностью осадков по часам.
Кроме того, в статье указано, что модель ECMWF является среднесрочной моделью. Национальные метеоцентры часто используют информацию от ECMWF в качестве исходной, а уже свой регион моделируют так называемыми imited-area models (LAMs), разрешение которых, конечно, значительно больше, чем разрешение модели ECMWF. В конечном итоге информация нам достается именно от гидрометцентра России, а не от ECMWF.
Вообще, это свойственно не только прогнозу погоды: более краткосрочные прогнозы точнее долгосрочных для одних и тех же процессов.
А статья Линча, на которую наткнулась случайно, мне очень-очень понравилась и во многом на ее основе сделан мой краткий рассказ. Оригинально статья Линча гораздо сильнее математизирована, постаралась значительно упростить материал.
Дело в том, что я пишу англоязычный вариант брошюры о прогнозировании на основании своей диссертации, так как часто встречаю неприятные расхождения в терминологии на эту тему. Вот тут я буду публиковать кусочки этой работы на русском, дабы получить обратную связь :-)
У нас в системе реализовано несколько ядер (нейронные сети, модель по выборке максимального подобия, экспоненциальной сглаживание, ARIMAX), то есть получив новый ряд, мы делаем для него все модели, а после формируем консенсус-прогноз (то есть прогноз, составленный из нескольких независимых) — это позволяет повысить точность прогнозирования. НО все наши алгоритмы заточены на прогноз цен на электроэнергию и объемов энергопотребления на рынке электроэнергии. Боюсь, что сходу совладать с IP траффиком нам будет весьма сложно — это просто не наш профиль.Я посмотрела на ваши графики, картинка выглядит очень адекватной.
А с какой целью вы бы хотели сделать такого рода сравнение? Просто ради интереса или есть необходимость повысить точность прогнозирования?
Я занимаюсь прогнозированием на оптовом рынке электроэнергии и мощности — это наша основная область деятельности. Однако в рамках диссертации делала исследования и других предметных областей: медицина, пробки на яндексе, продажи.
Нет, такого не делала. А как его делать? Мне кажется, что использование методов во многом зависит от пристрастий человека. В руках исследователя математика — инструмент, качество его пользования во многом зависит от умения человека. На точность прогноза влияет много факторов: качественные характеристики временного ряда, модели прогнозирования, квалификация эксперта, доступность программно-аппаратных средств. Я уже подробно разбирала этот вопрос "Что влияет на точность прогнозирования временного ряда?"
А что такое SSA? Как это расшифровывается?
Нет, сравнение с «иезуитскими методами» (это я так называю применение SVM, GA, etc для прогнозирования) я не делала, ни в одной статье не видела, чтобы кто-нибудь эти занимался на приличном уровне. Вы встречали какие-то работы в этой области?
Для анализа в экономике ничего посоветовать не могу, им не занимаюсь. А для прогноза посоветовать можно только после того, как мало мальски понятна постановка задачи и исходные данные. Есть много наработок в этой области, кое-что я внимательно читала, кое-что даже пробовала (прогнозирование продаж), однако нужно более подробно вникать в суть дела, чтобы дать приличную рекомендацию.