تقييم تأثير التحليل الموسمي على دقة تحليل السلاسل الزمنية: دراسة شاملة

الملخص: تلعب التنبؤات الزمنية دورًا محوريًا في اتخاذ القرارات عبر مجالات متنوعة، بدءًا من التمويل وصولًا إلى الرعاية الصحية وتوقعات الطقس. إن التنبؤ الدقيق بالقيم المستقبلية في السلسلة الزمنية ضروري للتخطيط المدروس وتخصيص الموارد. الهدف من هذه الدراسة هو استكشاف ما إذا كان استخدام تقنيات التحليل الموسمي، مثل التحليل التقليدي، X-12-ARIMA، وتحليل السلاسل الزمنية الموسمية (STL)، يمكن أن يحسن فعالية نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية من خلال فصل البيانات إلى مكوناتها المتميزة، بما في ذلك الاتجاه والموسمية. نقوم بإجراء تحليل شامل باستخدام بيانات السلاسل الزمنية الحقيقية، ونستخدم نماذج التنبؤ الشائعة مثل ARIMA، التنعيم الأسي، والنهج المعتمدة على التعلم الآلي. من خلال مقارنة دقة التنبؤ لهذه النماذج مع وبدون تطبيق تقنيات التحليل الموسمي، نقدم أدلة تجريبية لدعم الفرضية. توفر نتائج بحثنا رؤى قيمة حول المزايا الملموسة لدمج تقنيات التحليل الموسمي في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، مما يساهم بشكل محتمل في تحسين أنظمة دعم القرار عبر مجالات تطبيق متنوعة.