시계열 간단한 예측을 수행하는 방법?

Question

나는 시계열 단일 변형 데이터를 가지고있다. 그래서 그냥 타임 스탬프와 가치. 이제 다음 날/월/년 동안이 값을 외삽 (예측)하고 싶습니다. Box-jenkins (ARIMA)와 같은 방법이 있다는 것을 알고 있습니다.

스파크는 선형 회귀를 가지고 있지만 시도했지만 만족스런 결과를 얻지 못했습니다. 아무도 스파크에서 시계열 간단한 예측을 시도하지 못했습니다. 구현 방식을 공유 할 수 있습니까?

추 신 :이 문제에 관해서는 사용자 메일 링리스트에서 확인합니다.이 문제와 관련된 거의 모든 질문에 대답이 없습니다.

Answer 1

당신은 클라우 데라의 시계열 도서관에서 볼 수 있습니다 https://github.com/cloudera/spark-timeseries

그것은 ARIMA을 포함 않습니다. 또한 소개하는 블로그 게시물을 볼 수도 있습니다. https://blog.cloudera.com/blog/2015/12/spark-ts-a-new-library-for-analyzing-time-series-data-with-apache-spark/

Answer 2

예 이미 유니 변수 타임 시리즈 용으로 ARIMA에 적용되었습니다.

public static void main(String args[]) 
{ 
    System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:/winutils"); 

    SparkSession spark = SparkSession 
       .builder().master("local") 
       .appName("Spark-TS Example") 
       .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///C:/Users/abc/Downloads/Spark/sparkdemo/spark-warehouse/") 
       .getOrCreate(); 

    Dataset<String> lines = spark.read().textFile("C:/Users/abc/Downloads/thunderbird/Time series/trainingvector_arima.csv"); 

    Dataset<Double> doubleDataset = lines.map(line>Double.parseDouble(line.toString()), 
      Encoders.DOUBLE()); 

    List<Double> doubleList = doubleDataset.collectAsList(); 
    //scala.collection.immutable.List<Object> scalaList = new 

    Double[] doubleArray = new Double[doubleList.size()]; 
    doubleArray = doubleList.toArray(doubleArray); 

    double[] values = new double[doubleArray.length]; 
    for(int i = 0; i< doubleArray.length; i++) 
    { 
     values[i] = doubleArray[i]; 
    } 

    Vector tsvector = Vectors.dense(values); 

    System.out.println("Ts vector:" + tsvector.toString()); 

    //ARIMAModel arimamodel = ARIMA.fitModel(1, 0, 1, tsvector, true, "css-bobyqa", null); 
    ARIMAModel arimamodel = ARIMA.autoFit(tsvector, 1, 1, 1); 

    Vector forcst = arimamodel.forecast(tsvector, 10); 

    System.out.println("forecast of next 10 observations: " + forcst); 
    } 

이 코드는 저에게 적합합니다. 여기서 예측할 값은 입력 데이터로 전달됩니다.