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Prédiction de séries chronologiques à l'aide de LSTM: importance de rendre les séries chronologiques stationnaires
Dans ce lien sur la stationnarité et la différenciation , il a été mentionné que les modèles comme ARIMA nécessitent une série chronologique stationnaire pour la prévision car ses propriétés statistiques comme la moyenne, la variance, l'autocorrélation, etc. sont constantes dans le temps. Étant donné que les RNN ont une …