ennustemallien

Ennustemallit ovat matemaattisia malleja, joita käytetään tulevien havaintojen ennustamiseen menneisyyden havaintojen perusteella. Ne voivat nojata tilastollisiin menetelmiin, ekonometrian periaatteisiin tai koneoppimiseen. Yleisiä esimerkkejä ovat aikajanaan perustuvat mallit kuten ARIMA ja SARIMA sekä mallit, jotka huomioivat ulkoisia selittäjiä (ARIMAX). Tila- eli tila-avaruusmallit sekä koneoppimisen menetelmät, kuten satunnaiset metsät, gradient boosting, neuroverkot ja LSTM-verkot, kuuluvat tyypillisesti ennustemallien valikoimaan. Ennusteet voivat olla myös todennäköisyyspohjaisia, jolloin ne kuvaavat ennusteen epävarmuutta.

Datan osalta ennustemallit hyödyntävät historiallisia aikasarjoja sekä mahdollisia eksogeenisiä muuttujia. Tärkeää on huomioida kausivaihtelu, trendi sekä mahdolliset rakenteelliset muutokset datassa. Ennen mallin valintaa kannattaa tarkastella datan stationaarisuutta, autokorrelaatiota sekä muita olennaisia riippuvuuksia sekä ulkoisia tekijöitä.

Arviointi tehdään jakamalla data koulutus- ja testijoukkoihin sekä hyödyntämällä validointia varten mittareita kuten RMSE, MAE, MAPE ja R². Parhaat tulokset saavutetaan usein yhdistämällä useita malleja ennusteiden ensemblena.

Käyttökohteita ovat finanssialan ennusteet, sää- ja ilmastosektorin ennusteet, energian kulutuksen ja kysynnän ennustaminen, varastonhallinta sekä terveydenhuolto. Kehitysprosessi etenee ongelman määritelystä datan keruuseen, esikäsittelyyn, ominaisuusvalintaan, mallien koulutukseen ja vertailuun sekä tuotantoon vientiin ja jatkuvaan monitorointiin.