如何自动选择时间序列模型进行预测？

Question

我有一个场景，我必须预测下一个小时的值。我的时间序列是每小时的频率。起初，数据看起来没有趋势或季节性，并且是固定的。因此，我可以应用简单的ARMA模型并进行预测。但是，我不能长时间使用同一模型。几天或几个月后，数据集可能会显示一些季节性。在这种情况下，我们必须再次手动分析数据并选择合适的时间序列模型。我们已经使用的简单ARMA模型不会给我预期的预测结果。

我们可以举一个应用程序的CPU使用率预测示例。最初使用可能是固定的。一段时间后，使用量可能会显示一些趋势/季节性。

该如何处理？有没有一种方法可以让我们自动决定要使用哪种模型，然后从中训练数据并进行预测？

谢谢

Answer 1

您是否尝试过自动ARIMA？ -https://www.rdocumentation.org/packages/forecast/versions/8.10/topics/auto.arima

否则，可以选择Facebook Prophet。