Адаптивные методы прогнозирования представляют собой подходы, которые позволяют моделям подстраиваться под изменения во временных рядах. Эти методы особенно полезны в ситуациях, когда данные имеют изменчивую структуру или когда внешние условия могут влиять на прогнозируемые значения.

К адаптивным методам прогнозирования относятся:

• Экспоненциальное сглаживание: Это метод, который использует взвешенные средние предыдущих наблюдений, где более новые значения имеют больший вес. Он позволяет быстро реагировать на изменения в данных.
• Модели ARIMA: Эти модели (авторегрессионные интегрированные скользящие средние) могут адаптироваться к различным временным структурам и позволяют учитывать как автокорреляцию, так и тренды.
• Модели с адаптивными коэффициентами: В таких моделях коэффициенты могут изменяться со временем в зависимости от новых данных, что позволяет лучше учитывать изменения в поведении временного ряда.
• Методы машинного обучения: Некоторые алгоритмы, такие как случайные леса и градиентный бустинг, могут адаптироваться к новым данным и менять свои прогнозы по мере поступления новой информации.
• Системы фильтрации Калмана: Это подход, который позволяет оценивать состояние динамической системы, используя наблюдения и предсказания, что делает его очень эффективным для адаптивного прогнозирования.

Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного подхода зависит от специфики данных, доступных для анализа, и целей прогнозирования.