Мобильная версияУ меня есть данные, изменяющиеся в режиме реального времени, и в этих данных есть некоторая аномалия. Например:
[*]Когда наступает ночь, данных должно быть мало, потому что тогда почти никто не работает, поэтому предупреждайте только тогда, когда фактических данных очень много. [*]В выходные дни данные должны быть ниже, чем обычно, чем в будние дни. [*]Когда эти аномалии были обнаружены, необходимо спрогнозировать будущие данные и пороговое значение в соответствии с этими днями/временем. Таким образом, в следующий раз, когда он увидит данные о ночном времени или выходных, он должен спрогнозировать правильный порог для этого.
Мне нужен алгоритм или решение для прогнозирования будущего с учетом этих закономерностей и прогнозирования данных в соответствии с ними.
Я пытался предсказать данные на Python с помощью Facebook Prophet, но пороговое значение не очень хорошо соответствует фактическим данным, и я не знаю, как добавить эти закономерности в прогноз (время суток, выходные и т. д.) Есть ли у кого-нибудь идеи, как мне управлять этим прогнозом?
Заранее спасибо.
(
)