🌡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! 🚀

#PolyAnalyst #Циклы #Прогнозирование #ВременныеРяды #МашинноеОбучение #Кейс