Огляд підходів до визначення порядку Фур'є у моделі Facebook prophet для моделювання сезонної складової часового ряду

Abstract

Розглянуто важливість та основні проблеми моделювання часового ряду. Запропоновано новий підхід визначення параметрів для моделювання сезонності часового ряду за допомогою нейронної мережі. В ході дослідження була запропонована інформаційна технологія, яка генерує оптимальні значення для параметрів порядку ряду Фурʼє, а також періоду сезонності, що використовуються при тренуванні моделі Facebook

The thesis aims to overview the importance and know problems related to modeling time series. It is proposed to improve it by identifying time-series seasonality parameters using neural network. During research, an information technology was proposed. This system generates optimal values for parameters of the order of the Fourier series, as well as the seasonality period, used in training of the Facebook Prophet model.