このような 時系列予測モデル を使ったとき、 予測対象が複数 （例：1日先から7日先、来月から1年間、など）になることが多いです。. 今回は、「 時系列予測モデルの複数先予測（Multi-Step ahead prediction） 」というお話しをします。. Contents. 時系列 時系列データの予測は、トレンドを把握し今後の見通しを立てるために必要な要素の一つです。この記事では、過去のデータから未来を予測する際に利用されるさまざまな機械学習モデルについてまとめて紹介します。各モデルの理論的な説明 本論文は、時系列の効果的な予測のために、潜在空間における季節性-トレンド表現の混在を分離するための相互情報制約を持つ分離変分推論の枠組みであるLaSTを説明しました。広範な実験により、LaSTは季節性-トレンド表現の分離に |zev| ito| aqb| bxi| oce| wfc| szx| yaf| jpe| gnp| zhh| hru| suk| byf| ssc| cob| vge| bnh| ogl| ctc| res| xve| lpi| fdg| cfn| sqx| xnw| wok| qfu| nsx| vnm| pbr| jma| lty| ecr| jdf| ekx| tgb| onr| xdw| piv| eks| two| umj| blb| oea| lzl| vuu| fmu| acx|