有没有办法提高模型的性能或替代方法？

Question

数据 - 过去 20 年某个地区的月降雨量。

目标 - 预测未来 2 年。

我使用了 SARIMA 模型，在将其绘制在实际值上之后，拟合模型没有捕捉到数据中的几个高峰。那么有没有一种方法可以改进或替代包括那些峰值，尤其是最后两个高峰。 （我也尝试过 ets，但 SARIMA 更好）。

Answer 1

该模型总体上不错，但没有捕捉到时间序列中的突然变化。 要尝试改进您的模型，您可以：

• 使用Facebook Prophet。
• 创建一组时间序列模型（指数平滑、ARIMA、Theta 模型、季节性 Naive），如 Google developers have done。
• 在较小的地理区域中拆分数据，预测每个降水和reconcile the forecasts。
• 使用moving block bootstrap 执行引导聚合。这使您可以同时获得集中趋势的度量和预测区间。
• 考虑是否存在可以考虑的 10 年周期，因为这两个异常值相隔 10 年。请注意，这可能会过度拟合训练数据。

随时分享您的数据，我可以尝试一些解决方案。