ML-For-Beginners/translations/bg/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb

{
 "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": "2025-09-04T07:30:49+00:00",
   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
   "language_code": "bg"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2,
 "cells": [
  {
   "source": [
    "# Прогнозиране на времеви редове с ARIMA\n",
    "\n",
    "В този тетрадка ще демонстрираме как да:\n",
    "- подготвим данни за времеви редове за обучение на ARIMA модел за прогнозиране\n",
    "- приложим прост ARIMA модел за прогнозиране на следващите HORIZON стъпки напред (време *t+1* до *t+HORIZON*) във времевия ред\n",
    "- оценим модела\n",
    "\n",
    "Данните в този пример са взети от състезанието за прогнозиране GEFCom2014. Те се състоят от 3 години почасови стойности на електрическо натоварване и температура между 2012 и 2014 година. Задачата е да се прогнозират бъдещи стойности на електрическото натоварване. В този пример ще покажем как да прогнозираме една стъпка напред, използвайки само исторически данни за натоварването.\n",
    "\n",
    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli и Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, стр. 896-913, юли-септември, 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\n**Отказ от отговорност**:  \nТози документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.\n"
   ]
  }
 ]
}