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Previsione delle serie temporali
Dalla finanza alla meteorologia, all’industria, al settore energetico e all’e-commerce, algoritmi per gestire la produzione e la domanda.
Time Reverse
Il nostro algoritmo è basato su tecnologie di Machine Learning, Analisi Statistica, Analisi Spettrale, Meccanica Quantistica
Analisi della stagionalità
Studio dei pattern ricorrenti nei dati temporali, identificando variazioni regolari o cicliche nel comportamento.
Coefficiente di Hurst
Esso misura la persistenza delle tendenze nei dati, rivelando la loro natura casuale o ordinata.
Metodologia di Mandelbrot
Mandelbrot studiò frattali per descrivere la complessità di serie temporali, sottolineando la natura frattale delle fluttuazioni.
Test di Dickey-Fuller
Il test di Dickey-Fuller verifica la stazionarietà di una serie temporale, essenziale per le analisi previsionali.
Analisi Spettrale
L’analisi spettrale esamina la composizione in frequenza di un segnale, rivelando i suoi componenti oscillatori dominanti.
Machine Learning
Il machine learning per le serie temporali usa modelli predittivi come reti neurali o algoritmi statistici.
Una varietà di risorse
La nostra gamma completa di servizi professionali si rivolge a una clientela eterogenea, che va dai proprietari di industria ai broker finanziari.
API Programming
- Fornisci la base dati in batch o streaming
- Identifica la variabile target
- Sperimenta l’accuratezza della previsione
Forecast Newsletter
- Identifica la serie da acquisire (e.g. sensori IoT oppure il valore di una stock o future)
- Imposta la variabile target
- Accesso esclusivo alle previsioni
“AI Chronos ci ha consentito di prevedere i repentini cambiamenti climatici, dandoci accesso a prospettive che finora non avevamo mai considerato possibili.”
Margaret H. Taylor
Greenplankt CEO
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