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LSTM का उपयोग करके टाइम सीरीज़ की भविष्यवाणी: समय श्रृंखला को स्थिर बनाने का महत्व
स्टेशनैरिटी और डिफरेंसिंग के इस लिंक में , यह उल्लेख किया गया है कि ARIMA जैसे मॉडलों को पूर्वानुमान के लिए एक स्थिर समय श्रृंखला की आवश्यकता होती है क्योंकि यह सांख्यिकीय गुण जैसे माध्य, भिन्नता, निरंकुशता आदि समय के साथ स्थिर होते हैं। चूंकि RNN में गैर-रेखीय संबंधों को …