Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparing Prophet and Deep Learning to ARIMA in Forecasting Wholesale Food Prices

論文の概要: Comparing Prophet and Deep Learning to ARIMA in Forecasting Wholesale Food Prices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12770v1
Date: Fri, 23 Jul 2021 15:13:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-29 06:17:02.097730
Title: Comparing Prophet and Deep Learning to ARIMA in Forecasting Wholesale Food Prices
Title（参考訳）: 食料価格予測における予言と深層学習と有馬の比較
Authors: Lorenzo Menculini, Andrea Marini, Massimiliano Proietti, Alberto Garinei, Alessio Bozza, Cecilia Moretti, Marcello Marconi
Abstract要約: イタリア食品問屋が適用した3種類の食品の販売価格を予測するために異なる手法を検討した。 ARIMAモデルを考えて、Facebookが開発したスケーラブルな予測ツールであるProphetと比較する。この結果から, ARIMA は LSTM ニューラルネットワークと同等に動作し, CNN と LSTM を組み合わせることで, 全体的な精度が向上するが, 調整に要する時間が増大することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Setting sale prices correctly is of great importance for firms, and the study and forecast of prices time series is therefore a relevant topic not only from a data science perspective but also from an economic and applicative one. In this paper we exhamine different techniques to forecast the sale prices of three food products applied by an Italian food wholesaler, as a step towards the automation of pricing tasks usually taken care by human workforce. We consider ARIMA models and compare them to Prophet, a scalable forecasting tool developed by Facebook and based on a generalized additive model, and to deep learning models based on Long Short--Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Networks (CNNs). ARIMA models are frequently used in econometric analyses, providing a good bechmark for the problem under study. Our results indicate that ARIMA performs similarly to LSTM neural networks for the problem under study, while the combination of CNNs and LSTMs attains the best overall accuracy, but requires more time to be tuned. On the contrary, Prophet is very fast to use, but less accurate.
Abstract（参考訳）: 販売価格を正しく設定することは企業にとって非常に重要であり、価格時系列の研究と予測は、データサイエンスの観点からだけでなく、経済的かつ応用的な視点からも関連する話題である。本稿では,イタリア食品問屋が適用する食品3種の販売価格を予測するための異なる手法について検討する。我々は、ARIMAモデルを検討し、それらを、Facebookが開発した拡張予測ツールであるProphetと、Long Short-Term Memory (LSTM)とConvolutional Neural Networks (CNN)に基づくディープラーニングモデルと比較する。アリマモデルは計量分析でよく使われ、研究中の問題に良いベキマークを与えている。この結果から, ARIMA は LSTM ニューラルネットワークと同等に動作し, CNN と LSTM を組み合わせることで, 全体的な精度は向上するが, 調整に要する時間が増大することがわかった。逆にProphetは非常に速く使えるが、正確ではない。

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