ПРОГНОЗУВАННЯ ПОГОДИ ЗА ДОПОМОГОЮ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Анотація

У сучасному світі точний та надійний прогноз погоди має вирішальне значення для різних сфер життя людини, від сільського господарства до транспорту, енергетичного сектору та туризму. Точний прогноз погоди дає змогу фермерам планувати сівозміну та обробку поля, а також допомагає підприємствам з керуванням енергетичними ресурсами (планування опалювального сезону, коливань споживання енергоресурсів тощо). У цьому контексті аналіз часових рядів набуває особливого значення, оскільки він дає змогу вивчити та передбачити зміни основних погодних показників (температура, тривалість дня, вологість тощо). Часовий ряд – це послідовність точок даних, які з’являються в певному порядку протягом певного періоду часу [1]. У контексті погодних досліджень часові ряди являють собою дані про різні погодні показники (температура, вологість, атмосферний тиск, напрямок та швидкість повітря тощо) за певний період часу. Аналіз цих рядів дає змогу виявити тренди, сезонні коливання та інші закономірності, які можуть бути використані для прогнозування майбутніх значень. Для розв’язку задачі прогнозування погоди, яка має яскраво виражену сезонність, у роботі було використано модель сезонної авторегресійної інтегрованої ковзної середнього (SARIMA). SARIMA є універсальною та широко використовуваною моделлю прогнозування часових рядів. Це розширення несезонної моделі ARIMA, призначеної для обробки даних із сезонними коливаннями [2]. Модель SARIMA характеризується параметрами (p, d, q)(P, D, Q)m, де p, d, q відповідають за несезонну частину моделі (авторегресія, різниця та ковзне середнє тренду відповідно), а P, D, Q – за сезонну частину. Параметр m визначає періодичність, тобто сезонність (наприклад, 12 для щомісячних даних з річною сезонністю) [2]. У ході дослідження було реалізовано отримання та обробку даних, перевірку даних на ознаки стаціонарності, пошук оптимальних параметрів моделі SARIMA та оцінювання точності результатів прогнозування.