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Prophet：Facebook 簡單高效的時(shí)間序列模型

3．3 節(jié)假日和突發(fā)事件模型

除了季節(jié)性影響，節(jié)假日或者某些事件也會(huì)對(duì)時(shí)間序列產(chǎn)生很大的沖擊，并且往往也不遵循周期模式。所以我們需要單獨(dú)的拿出來進(jìn)行設(shè)置。

Prophet 允許用戶設(shè)置過去和未來的假日或者事件，并且設(shè)置節(jié)假日影響的時(shí)間長短。

考慮回歸矩陣：

其中，

為指示函數(shù)。

于是，我們便有：

其中，

。v 可以自行設(shè)置，默認(rèn)為10，值越大，節(jié)假日對(duì)模型的影響越大；值越小，節(jié)假日對(duì)模型的影響越小。

3．4 模型擬合

通過上面的趨勢(shì)、季節(jié)和事件后，我們便可以將其通過加法模型進(jìn)行累加：

作者使用 pyStan 中的 L－BFGS 方法來對(duì)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化擬合。

下圖展示了一周的周期性：

下圖展示了 Prophet 擬合過去值和預(yù)測未來值的效果：

下圖為數(shù)據(jù)的分解，包括趨勢(shì)、周期（周、年）：

放一個(gè) Prophet 與其他模型的精度對(duì)比：

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