🌡 Продолжаем серию о циклах в PolyAnalyst. Сегодня мы будем прогнозировать погоду на д... — 31 марта 2026 г. в 13:45:31.722
🌡 Продолжаем серию о циклах в PolyAnalyst. Сегодня мы будем прогнозировать погоду на две недели вперёд. В предыдущих выпусках мы разбирали, как циклы помогают решать системы дифференциальных уравнений и находить оптимум методом градиентного спуска. Сегодня покажем ещё одно мощное применение - рекуррентное прогнозирование временных рядов. Представьте, что у вас есть модель, которая предсказывает значение только на один шаг вперёд (например, температуру на завтра). Но что, если нужен прогноз на неделю или месяц? Вручную подставлять результаты утомительно, а для многих моделей просто невозможно. В PolyAnalyst эта задача решается элегантно - с помощью цикла, который на каждом шаге: 🟠 сдвигает исторические данные, 🟠 подставляет предыдущий прогноз как новый вход, 🟠 и повторяет расчёт нужное число раз. В этом кейсе мы на реальных данных метеостанции Шереметьево построили прогноз температуры на 15 дней, используя обычную линейную регрессию и группу узлов "Циклы". Результат - на графике, ошибка стремится к минимуму, а метод применим не только к погоде, но и к продажам, загрузке оборудования, финансовым потокам и многим другим бизнес-задачам. В шести карточках разберём: 📥 Исходные данные и постановку задачи. 📈 Построение базовой модели с лагами. 🔁 Проблему «однодневного» прогноза и решение через цикл. 🛠 Технику сдвига данных внутри цикла. 📊 Результаты и сравнение с реальностью. 💼 Альтернативные бизнес-примеры. Пристегнитесь, запускаем карусель циклов PolyAnalyst! 🚀