Prévision de séries chronologiques

La prévision de séries chronologiques est une technique de prédiction d'événements à travers une séquence de temps. Cette technique est utilisée dans de nombreux domaines d'étude, de la géologie au comportement en passant par l'économie. Ces techniques utilisent l'analyse des tendances du passé pour prédire l'avenir, en supposant que les tendances futures seront similaires aux tendances historiques. La prévision des séries chronologiques est effectuée dans une variété d'applications, notamment : La prévision de la météo La prévision des tremblements de terre L'astronomie La statistique La finance mathématique L'économétrie La reconnaissance des formes Le traitement des signaux L'ingénierie de contrôle La prévision des séries temporelles est parfois simplement l'analyse d'experts qui étudient un domaine et proposent leurs prédictions. Cependant, dans de nombreuses applications modernes, la prévision des séries temporelles fait appel à la technologie informatique, notamment : Apprentissage automatique Réseaux neuronaux artificiels Machines à vecteurs de support Logique floue Processus gaussiens Modèles de Markov cachés La prévision des séries chronologiques commence par une série chronologique historique. Les analystes examinent les données historiques et vérifient quatre modèles de décomposition temporelle, tels que les tendances, les modèles saisonniers, les modèles cycliques et la régularité. De nombreux domaines au sein des organisations, notamment le marketing, la finance et les ventes, utilisent une forme de prévision des séries chronologiques pour évaluer les coûts techniques probables et la demande des consommateurs.