Probability time series forecasting

[v1docq]

Ссылки на постановку задачи и существующие реализации алгоритмов

1. Ссылка на статьи с кодом по вероятностному прогнозированию. https://paperswithcode.com/task/probabilistic-time-series-forecasting
2. Ссылка на папку с оформление примеров работы реализованных алгоритмов через API https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/examples/real_world_examples/industrial_examples

Ссылки на существующие реализации:

1. Deep State Space Models for Time Series Forecasting https://github.com/etna-team/etna/blob/master/etna/models/nn/deepar.py https://github.com/awslabs/gluonts/tree/dev/src/gluonts/mx/model/deepar

2. Probabilistic Forecasting with Temporal Convolutional Neural Network https://github.com/oneday88/deepTCN

3. Ссылки на пример того как реализованы абстракции моделей и метрик (ссылка на временную ветку, потом смотреть в мейн)

4. Нейронки индастриала - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/models/nn

5. Лоссы для нейронок - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/metrics/loss

6. Репозиторий моделей - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/blob/riemann/fedot_ind/core/repository/model_repository.py https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/repository/data

7. Интерфейсы для взаимодействия нейронок и ядра оптимизатора - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/blob/riemann/fedot_ind/core/operation/interfaces/industrial_model_strategy.py

[v1docq]

Необходимо добавить реализации моделей с меняющимся процессом, на основе марковских процессов: 1.https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/markov_regression.html - реализация модели на основе динамической смены режима 2.https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/markov_autoregression.html- реализация модели на основе авторегрессионной смены

[v1docq]

https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/exponential_smoothing.html#Simulations-and-Confidence-Intervals