Giải pháp dự báo chuỗi thời gian tốt nhất vào năm 2021

Nâng cao độ chính xác của dự báo với phần mềm dự báo chuỗi thời gian mạnh mẽ

Dự báo chuỗi thời gian là một phương pháp phân tích dữ liệu nhằm mục đích tiết lộ các mẫu nhất định từ tập dữ liệu nhằm cố gắng dự đoán các giá trị trong tương lai. Ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian là tỷ giá hối đoái chứng khoán, thống kê phụ tải điện, dữ liệu nhu cầu của khách hàng hàng tháng (hàng ngày, hàng giờ), các thông số kinh tế vi mô và vĩ mô, mô hình di truyền và nhiều dữ liệu khác.

GMDH Shell là phần mềm dự báo chuỗi thời gian do Geos Research Group phát triển trên cơ sở thuật toán GMDH cổ điển. GMDH (phương pháp xử lý dữ liệu nhóm) được phát triển vào cuối những năm 1960 bởi giáo sư người Ukraina Ivakhnenko. Phương pháp này ngụ ý tạo ra các mô hình, mỗi mô hình sẽ phức tạp hơn so với mô hình trước đó. Hệ số của phương trình hồi quy của các mô hình đó được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Sau khi một mô hình được xây dựng, nó được áp dụng để tách dữ liệu lịch sử chưa từng thấy trước đó để xem liệu nó có đưa ra các ước tính đầy đủ cho các giá trị lịch sử thực hay không. Nếu sai số xấp xỉ quá cao, mô hình sẽ bị từ chối và mô hình tiếp theo phức tạp hơn sẽ được xây dựng.

Phần mềm này là tốt nhất mà tôi từng sử dụng. Điều ấn tượng nhất, bên cạnh các thuật toán khác, đặc biệt là khả năng dự báo chuỗi thời gian và mạng lưới thần kinh và sự dễ dàng mà các công thức có thể được tạo và xuất sang bảng tính để tùy chỉnh.

GMDH Shell kế thừa thuật toán GMDH đồng thời làm cho nó linh hoạt và phức tạp hơn nhiều. Công cụ có thể áp dụng các phương pháp xấp xỉ khác nhau (tuyến tính, đa thức, Gaussian, mạng nơ ron) để xây dựng mô hình dự đoán.

Vì quá trình này bắt đầu từ các phép tính gần đúng đơn giản và chuyển sang các mô hình phức tạp hơn, nên thời gian tổng thể cần thiết để nhận được một dự đoán tốt thường ít hơn so với nhiều giải pháp tương tự khác. Ngoài ra, GMDH Shell sử dụng tối đa phần cứng của bạn và tải đầy đủ tất cả các lõi và CPU có sẵn, song song với các phép tính. Do đó, việc xây dựng một mô hình dự đoán từ tập dữ liệu 200k hàng mất tổng cộng khoảng 37 phút - có vẻ là kết quả tốt nhất trong số các đối thủ cạnh tranh.

Thêm vào đây một giao diện đẹp và dễ hiểu, một số mẫu được xác định trước và bản dùng thử miễn phí và bạn có thể sẽ nhận được giải pháp dự báo chuỗi thời gian tốt nhất trên thị trường!

Các trang liên quan:

• Phần mềm phân tích và dự báo chuỗi thời gian
• Phần mềm mạng thần kinh nhân tạo
• Phần mềm dự báo phụ tải điện
• Phần mềm phân tích dự đoán