मैं अल्पकालिक लोड पूर्वानुमान और सटीकता में सुधार के लिए जलवायु / मौसम डेटा के उपयोग पर महीनों से काम कर रहा हूं। मेरे पास एक कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि है और इस कारण से मैं बड़ी गलतियों और ARIMA मॉडल जैसे सांख्यिकी उपकरणों के साथ काम करने की अनुचित तुलना नहीं करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं कुछ चीजों के बारे में आपकी राय जानना चाहता हूं:
मैं पूर्वानुमान पर मौसम डेटा के प्रभाव की जांच करने के लिए ARIMA और (S) ARIMAX मॉडल दोनों का उपयोग कर रहा हूं, क्या आपको लगता है कि एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग विधियों का भी उपयोग करना आवश्यक होगा?
300 दैनिक नमूनों की एक समय श्रृंखला के बाद, मैं पहले दो सप्ताह से शुरू कर रहा हूं और मैं auto.arima R फ़ंक्शन (पूर्वानुमान पैकेज) के साथ बनाए गए मॉडल का उपयोग करके 5 दिनों का फॉरवर्ड पूर्वानुमान करता हूं। फिर, मैं अपने डेटा सेट में एक और नमूना जोड़ता हूं और मैं फिर से मॉडलों को जांचता हूं और मैं उपलब्ध डेटा के अंत तक एक और 5 दिनों का पूर्वानुमान और इसी तरह प्रदर्शन करता हूं। क्या आपको लगता है कि काम करने का यह तरीका सही है?
आपके सुझावों के लिए धन्यवाद, हालांकि हमारे काम का लक्ष्य एक इंजीनियरिंग जर्नल लेख है, मैं एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण से यथासंभव कठोर काम करना चाहूंगा।