利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的。
所有未来的预测值等于历史数据的平均值。
简单的将最后一次观测值作为未来的预测值。
相比朴素法,就是考虑了季节性,也就是说将同期的最后一次观测值作为本期的预测值,比如预测本周的数值,那么就将上周的周一观测值作为本周的周一预测值,上周的周二观测值作为本周的周二预测值,以此类推。
在起始观测值和最后一次观测值之间画一条连接线,延伸到预测时间点,作为预测值,公式如下:
下面的2副图展示了上面四种方法的预测效果:
注意,上述的方法并不能说谁一定比谁好,不同的预测场景下每个方法都有可能做出更好的预测,所以通常需要相互比较,以便做出更合理的预测。