The SARIMA model, as an extension o

The SARIMA model, as an extension of the ARIMA model which
is the common linear approach for predicting future time-series can improve the prediction accuracy by removing the characteristics
of seasonal variation through seasonal differences. For example,
electricity consumption in educational facilities is closely related to
heating and cooling loads, which have seasonal characteristics in
one-year interval. In this case, the SARIMA model can be implemented
to remove the characteristics of seasonal variation, which
can improve the prediction accuracy of future electricity consumption
in educational facilities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่นสมถวิล เป็นส่วนขยายของอารุ่นที่เป็นวิธีเชิงเส้นทั่วไปสำหรับการคาดการณ์ในอนาคตเวลาชุดสามารถปรับปรุงความแม่นยำพยากรณ์ โดยเอาลักษณะของการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลผ่านความแตกต่างตามฤดูกาล ตัวอย่างปริมาณการใช้ไฟฟ้าในการศึกษาเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับความร้อน และเย็นโหลด ซึ่งมีลักษณะตามฤดูกาลในช่วง 1 ปี ในกรณีนี้ สามารถดำเนินการแบบสมถวิลการเอาลักษณะของการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล ซึ่งสามารถปรับปรุงความแม่นยำทำนายปริมาณการใช้ไฟฟ้าในอนาคตในการอำนวยความสะดวกในการศึกษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบ SARIMA, เป็นส่วนขยายของรูปแบบ ARIMA ซึ่งเป็นวิธีการเชิงเส้นที่พบบ่อยในการทำนายอนาคตอนุกรมเวลาสามารถปรับปรุงความถูกต้องคาดการณ์โดยการเอาลักษณะของการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลผ่านความแตกต่างตามฤดูกาล ยกตัวอย่างเช่นการใช้พลังงานไฟฟ้าในการอำนวยความสะดวกทางการศึกษาที่จะต้องเกี่ยวข้องกับความร้อนและแรงระบายความร้อนที่มีลักษณะตามฤดูกาลในช่วงเวลาหนึ่งปี ในกรณีนี้รูปแบบ SARIMA สามารถดำเนินการเพื่อเอาลักษณะของการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลซึ่งสามารถปรับปรุงความถูกต้องของการคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าในอนาคตสิ่งอำนวยความสะดวกด้านการศึกษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ sarima รูปแบบ , เป็นส่วนขยายของแบบจำลองที่เป็นเชิงเส้นแบบทั่วไป
ทำนายอนาคตสามารถปรับปรุงการพยากรณ์อนุกรมเวลา ความถูกต้อง โดยเอาลักษณะ
ของฤดูกาลที่ผ่านความแตกต่างตามฤดูกาล ตัวอย่างเช่น
ไฟฟ้าในเครื่องการศึกษาเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด

โหลดความร้อนและความเย็น ซึ่งมีลักษณะตามฤดูกาลใน
ช่วงเวลา 1 ปี ในกรณีนี้ sarima รูปแบบสามารถใช้
เอาคุณลักษณะของการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลซึ่ง
สามารถปรับปรุงความถูกต้องของการทำนายอนาคตพลังงานไฟฟ้า
สิ่งอํานวยความสะดวกในการศึกษา