指数平滑模型。

该 crate 为在 augurs 框架中执行时间序列预测提供了指数平滑模型。这些模型完全用 Rust 实现，并基于 statsforecast Python 包。

重要：此 crate 仍在开发中，API 可能会更改。季节性模型尚未实现，某些模型类型尚未经过测试。

示例

use augurs_ets::AutoETS;

let data: Vec<_> = (0..10).map(|x| x as f64).collect();
let mut search = AutoETS::new(1, "ZZN")
    .expect("ZZN is a valid model search specification string");
let model = search.fit(&data).expect("fit should succeed");
let forecast = model.predict(5, 0.95);
assert_eq!(forecast.point.len(), 5);
assert_eq!(forecast.point, vec![10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0]);

致谢

此实现基于 statsforecast 实现。

参考文献

• Rob J. Hyndman, Yeasmin Khandakar (2008). “Automatic Time Series Forecasting: The forecast package for R”。
• Hyndman, Rob, et al (2008). “Forecasting with exponential smoothing: the state space approach”。