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Zeitreihenvorhersage mit LSTMs: Wichtigkeit, Zeitreihen stationär zu machen
In diesem Link zu Stationarität und Differenzierung wurde erwähnt, dass Modelle wie ARIMA eine stationäre Zeitreihe für die Vorhersage benötigen, da ihre statistischen Eigenschaften wie Mittelwert, Varianz, Autokorrelation usw. über die Zeit konstant sind. Da RNNs besser in der Lage sind, nichtlineare Beziehungen zu lernen ( wie hier angegeben: Das …