Par exemple:
Je veux prévoir les valeurs futures d'une série chronologique sur la base des valeurs précédentes de plusieurs séries chronologiques à l'aide d'un ANN et / ou SVM. Les entrées seront des valeurs décalées de chaque série chronologique, et les sorties seront des prévisions à un pas (les prévisions avec d'autres horizons se feront en "déplaçant" les prévisions vers l'avant en utilisant les prédictions précédentes).
Maintenant, les SVM et les ANN ne devraient-ils pas être capables d'apprendre les tendances et les cycles? Ne seraient-ils pas capables d'apprendre des choses comme ", toutes choses étant égales par ailleurs, la sortie de cette série devrait être 2x la sortie précédente?" Ou, si je fournis une variable catégorielle pour le mois, "puisque c'est janvier, divisez la prédiction que j'aurais faite par 2?"
Est-ce que la tentative de décycle et de détérioration des données entraînerait l'imposition de plus de biais que nécessaire?