Decomposing time series data via mixed integer programming

Zaman serilerini trend, sezonsallık ve arta kalan olarak ayırmak, tahmin yapmada ve anormallik belirlemede kullanılacak temelindeki içgörüleri ortaya çıkarmaktadır. Bir çok ayrıştırma yöntemi olmasına rağmen, hiçbir yöntem takip eden konuların hepsini ele alacağını garanti etmemektedir. Bu konular i) trendin düzgünlüğü ve sezonsallığın katı yapısı ii) trend'deki değişimler iii) uzun sezonsallık dönemleri iv) çoklu sezonsallık ve v) uç değerlerdeki gürbüzlüktür. Bu çalışmada, tüm bu konuları ele alabilmek adına bir tam sayı programlama modeli öneriyoruz. Farklı sentetik problem kümeleri üzerinde yapılan deneyler, önerilen algoritmanın etkililiğini ve gürbüz sezonsallık trend ayrıştırma algoritmasına karşılık değerlendirme sonuçlarını ortaya koymaktadır.