You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
59 lines
4.6 KiB
59 lines
4.6 KiB
{
|
|
"metadata": {
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"orig_nbformat": 2,
|
|
"coopTranslator": {
|
|
"original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
|
|
"translation_date": "2025-12-19T17:37:45+00:00",
|
|
"source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
|
|
"language_code": "kn"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2,
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"source": [
|
|
"# ARIMA ಬಳಸಿ ಕಾಲ ಸರಣಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಈ ನೋಟ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ:\n",
|
|
"- ARIMA ಕಾಲ ಸರಣಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಕಾಲ ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿಗೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು\n",
|
|
"- ಸರಳ ARIMA ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿ ಮುಂದಿನ HORIZON ಹಂತಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು (ಕಾಲ *t+1* ರಿಂದ *t+HORIZON* ವರೆಗೆ)\n",
|
|
"- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ GEFCom2014 ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ<sup>1</sup>. ಇದು 2012 ರಿಂದ 2014 ರವರೆಗೆ 3 ವರ್ಷಗಳ ಗಂಟೆಗಂಟೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಕಾರ್ಯವು ಭವಿಷ್ಯದ ವಿದ್ಯುತ್ ಲೋಡ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಇತಿಹಾಸದ ಲೋಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದು ಕಾಲ ಹಂತ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<sup>1</sup>ಟಾವ್ ಹಾಂಗ್, ಪಿಯೆರ್ರೆ ಪಿನ್ಸನ್, ಶು ಫ್ಯಾನ್, ಹಮಿದ್ರೆಜಾ ಜರೈಪೌರ್, ಅಲ್ಬೆರ್ಟೋ ಟ್ರೊಕೋಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ರಾಬ್ ಜೆ. ಹಿಂಡ್ಮನ್, \"ಪ್ರೊಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಎನರ್ಜಿ ಫೋರ್ಕಾಸ್ಟಿಂಗ್: ಗ್ಲೋಬಲ್ ಎನರ್ಜಿ ಫೋರ್ಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಪರ್ಧೆ 2014 ಮತ್ತು ನಂತರ\", ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಫೋರ್ಕಾಸ್ಟಿಂಗ್, ವಾಲ್ಯೂಮ್ 32, ಸಂಖ್ಯೆ 3, ಪುಟಗಳು 896-913, ಜುಲೈ-ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್, 2016.\n"
|
|
],
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"pip install statsmodels"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**ಅಸ್ವೀಕರಣ**: \nಈ ದಸ್ತಾವೇಜು [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಎಂಬ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಯತ್ತ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
]
|
|
} |