Торговая сеть стационарная и нестационарная: Стационарная и нестационарная торговля. Что это такое?

Содержание

Нестационарная торговая сеть — Энциклопедия по экономике

Нестационарная торговая сеть

Розничная торговля, осуществляемая через объекты стационарной торговой сети, не имеющие торговых залов, осуществляемая через объекты нестационарной торговой сети Торговое место 6000 [c.261]

Одним из основных положений Федерального закона от 31 марта 1999 г. № 63-ФЗ О внесении изменений и дополнений в Федеральный закон О едином налоге на вмененный доход для определенных видов деятельности является изменение редакции подп. 8 п. 1 ст. 3 Закона о едином налоге на вмененный доход. С момента опубликования изменений (2 апреля 1999 г.) на уплату единого налога может переводиться розничная торговля ГСМ, осуществляемая не только через нестационарную торговую сеть, но и через АЗС. В связи с этим МНС России разработало проект рамочного регионального закона об уплате единого налога по реализации ГСМ через АЗС. В проекте субъектам Федерации предлагается учесть в региональном законодательстве по единому налогу следующее. [c.47]

Нестационарная торговая сеть — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также иные объекты организации торговли, не относимые к стационарной торговой сети. [c.238]

Нестационарная торговая сеть 488 [c.902]

Розничная торговая сеть — стационарные и (или) нестационарные торговые точки (места), предназначенные для осуществления деятельности по продаже товаров в розницу. [c.55]

Для целей взимания ЕНВД установлены значения следующих понятий вмененный доход , базовая доходность , корректирующие коэффициенты базовой доходности , розничная торговля , стационарная торговая сеть , нестационарная торговая сеть , площадь торгового зала (зала обслуживания посетителей) , открытая площадка , магазин , павильон , киоск , палатка , торговое место , бытовые услуги . [c.201]

НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также иные объекты организации торговли, не относимые в соответствии с требованиями к стационарной торговой сети.

Понятие установлено в ст. 346.27 НК и используется для взимания ЕНВД. [c.488]

Смотреть страницы где упоминается термин

Нестационарная торговая сеть : [c.480] [c.142] Энциклопедия российского и международного налогообложения (2003) — [ c.488 ]

НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ — это… Что такое НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ?

НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ: — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также иные объекты организации торговли, не относимые в соответствии с требованиями к стационарной торговой сети. Понятие установлено в ст. 346.27 НК и используется для взимания ЕНВД.

НЕСАНКЦИОНИРОВАННЫЙ РЕЭКСПОРТ
НЕТАРИФНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ

Смотреть что такое «НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ» в других словарях:

нестационарная торговая сеть — Торговая сеть, функционирующая на принципах разносной и развозной торговли. Примечание Нестационарную торговую сеть представляют палатки, автолавки, автоцистерны и т.п. [ГОСТ Р 51303 99] Тематики торговля … Справочник технического переводчика
Нестационарная торговая сеть — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также объекты организации торговли, не относимые к стационарной торговой сети;… Источник: Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 N 117 ФЗ… … Официальная терминология
Нестационарная торговая сеть — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также иные объекты организации торговли, не относимые в соответствии с требованиями предыдущего абзаца настоящей статьи к стационарной торговой сети … Энциклопедический словарь-справочник руководителя предприятия
НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ — торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также объекты организации торговли, не относимые к стационарной торговой сети … Юридическая энциклопедия
Нестационарная торговая сеть — Торговая сеть, функционирующая на принципах развозной и разносной торговли, а также иные объекты организации торговли, не относимые в соответствии с требованиями предыдущего абзаца настоящей статьи к стационарной торговой сети; ст. 346.27 (гл. 26 … Словарь: бухгалтерский учет, налоги, хозяйственное право
ТОРГОВАЯ СЕТЬ НЕСТАЦИОНАРНАЯ — НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ … Юридическая энциклопедия
Мелкорозничная торговая сеть нестационарная — нестационарная мелкорозничная торговая сеть торговая сеть, осуществляющая розничную торговлю через павильоны, киоски, палатки, остановочно торговые модули, а также передвижные (нестационарные) средства развозной и разносной торговли: торговые… … Официальная терминология
СЕТЬ ТОРГОВАЯ НЕСТАЦИОНАРНАЯ — НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ … Юридическая энциклопедия
ЕДИНЫЙ НАЛОГ НА ВМЕНЕННЫЙ ДОХОД ДЛЯ ОТДЕЛЬНЫХ ВИДОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — (ЕНВД, ЕДИНЫЙ НАЛОГ) система налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности, регламентированная в главе 26.3 НК, вводимая в действие законами субъектов РФ. ЕНВД может применяться по решению субъекта РФ в … Энциклопедия российского и международного налогообложения

Стационарный объект торговли

С данным термином предпринимателям приходиться сталкиваться при оформлении лицензий на вид деятельности, регистрации объекта потребительного рынка, в налоговых правоотношениях, поэтому статья направлена на разъяснение данного понятия во избежание возможных негативных последствий от неверного его толкования.

В соответствии с содержанием Государственного стандарта РФ ГОСТ Р 51303-99 «Торговля. Термины и определения» (Принят и введен в действие постановлением Госстандарта РФ от 11 августа 1999 г. N242-ст), дата введения 1 января 2000 г. в п. 2.2. «Торговые структуры и их виды» даются понятия, а именно:

стационарная торговая сеть: Торговая сеть, расположенная в специально оборудованных и предназначенных для ведения торговли зданиях и строениях. В Примечании к п.14 указано, что, стационарную торговую сеть образуют строительные системы, имеющие замкнутый объем, прочно связанные фундаментом с земельным участком и подсоединенные к инженерным коммуникациям.

36. павильон: Оборудованное строение, имеющее торговый зал и помещения для хранения товарного запаса, рассчитанное на одно или несколько рабочих мест.

37. киоск: Оснащенное торговым оборудованием строение, не имеющее торгового зала и помещений для хранения товаров, рассчитанное на одно рабочее место продавца, на площади которого хранится товарный запас.

38. палатка (НДП: ларек): Легко возводимая сборно-разборная конструкция, оснащенная прилавком, не имеющая торгового зала и помещений для хранения товаров, рассчитанная на одно или несколько рабочих мест продавца, на площади которых размещен товарный запас на один день торговли.

Именно Федеральный закон «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» от 28 декабря 2009 года № 381-ФЗ описал основные термины в ст. 2:

4) торговый объект – здание или часть здания, строение или часть строения, сооружение или часть сооружения, специально оснащенные оборудованием, предназначенным и используемым для выкладки, демонстрации товаров, обслуживания покупателей и проведения денежных расчетов с покупателями при продаже товаров;

5) стационарный торговый объект – торговый объект, представляющий собой здание или часть здания, строение или часть строения, прочно связанные фундаментом такого здания, строения с землей и присоединенные к сетям инженерно-технического обеспечения;

6) нестационарный торговый объект – торговый объект, представляющий собой временное сооружение или временную конструкцию, не связанные прочно с земельным участком вне зависимости от присоединения или неприсоединения к сетям инженерно-технического обеспечения, в том числе передвижное сооружение.

Поскольку в данном законе упоминается термин инженерно-техническое обеспечение, обратимся к тексту Федерального закона «Технический регламент безопасности зданий и сооружений» от 30 декабря 2009 года N 384-ФЗ, которым даны определения терминам:

«20) сеть инженерно-технического обеспечения — совокупность трубопроводов, коммуникаций и других сооружений, предназначенных для инженерно-технического обеспечения зданий и сооружений;

21) система инженерно-технического обеспечения — одна из систем здания или сооружения, предназначенная для выполнения функций водоснабжения, канализации, отопления, вентиляции, кондиционирования воздуха, газоснабжения, электроснабжения, связи, информатизации, диспетчеризации, мусороудаления, вертикального транспорта (лифты, эскалаторы) или функций обеспечения безопасности;

22) сложные природные условия — наличие специфических по составу и состоянию грунтов и (или) риска возникновения (развития) опасных природных процессов и явлений и (или) техногенных воздействий на территории, на которой будут осуществляться строительство, реконструкция и эксплуатация здания или сооружения;

23) сооружение — результат строительства, представляющий собой объемную, плоскостную или линейную строительную систему, имеющую наземную, надземную и (или) подземную части, состоящую из несущих, а в отдельных случаях и ограждающих строительных конструкций и предназначенную для выполнения производственных процессов различного вида, хранения продукции, временного пребывания людей, перемещения людей и грузов;

24) строительная конструкция — часть здания или сооружения, выполняющая определенные несущие, ограждающие и (или) эстетические функции» и другим.

Анализ данных нормативных актов позволяет определенно утверждать, что стационарные торговые и складские объекты как здания (части здания) и сооружения отвечают признакам недвижимого имущества, права на которое, их возникновение и прекращение в соответствии со статьей 131 ГК РФ подлежат государственной регистрации в едином государственном реестре прав на недвижимое имущество и сделок с ним. Государственная регистрация прав на недвижимое имущество в силу статьи 2 Федерального закона от 21 июля 1997 года N 122-ФЗ «О государственной регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним» является единственным доказательством существования зарегистрированного права. При таких обстоятельствах, для подтверждения наличия стационарного торгового или складского объекта необходимо подтверждении включения прав на него в единый государственный реестр прав на недвижимое имущество.

Данные выводы нашли отражение в судебной практике Верховного Суда Российской Федерации (Определение от 9 июня 2010 г. Дело N 8-Г10-7, Определение от 11 июля 2007 года Дело N 48-Г07-6), Федерального Арбитражного Суда Восточно-Сибирского округа (Постановление от 8 июля 2004 г.Дело N А33-11396/03-С6-Ф02-2512/04-С1).

При возникновении вопросов по толкованию норм законодательства Вам окажут помощь специалисты ООО «Юридическая фирма «Равновесие».

О применении патентной системы налогообложения в сфере розничной торговли, осуществляемой через объекты стационарной торговой сети, не имеющие торговых залов, расположенные в торговых центрах и торговых комплексах

Уполномоченный по защите прав предпринимателей в Новгородской области Юрий Михайлов обращает внимание предпринимателей сферы розничной торговли, планирующих применять ПСН, на следующую информацию.

В соответствии с и 46 пункта 2 статьи 346.43 Налогового кодекса Российской Федерации (далее — Кодекс) патентная система налогообложения может применяться в отношении предпринимательской деятельности индивидуальных предпринимателей в сфере розничной торговли, осуществляемой:

через объекты стационарной торговой, имеющие торговые залы,
через объекты стационарной торговой сети, не имеющие торговых залов,
через объекты нестационарной торговой сети.

Согласно пункту 3 статьи 346.43 Кодекса розничной торговлей признается предпринимательская деятельность, связанная с торговлей товарами (в том числе за наличный расчет, а также с использованием платежных карт) на основе договоров розничной купли-продажи.

Стационарной торговой сетью, не имеющей торговых залов, признается торговая сеть, расположенная в предназначенных для ведения торговли зданиях, строениях и сооружениях (их частях), не имеющих обособленных и специально оснащенных для этих целей помещений, а также в зданиях, строениях и сооружениях (их частях), используемых для заключения договоров розничной купли-продажи, а также для проведения торгов.

К данной категории торговых объектов относятся розничные рынки, ярмарки, киоски, палатки, торговые автоматы (подпункт 7 пункта 3 статьи 346.43 Кодекса).

Государственной Думой Федерального Собрания Российской Федерации 16 декабря 2020 года принята окончательная редакция проекта федерального закона № 1025470-7 «О внесении изменений в части первую и вторую Налогового кодекса Российской Федерации и отдельные законодательные акты Российской Федерации о налогах и сборах» (направлен в Совет Федерации Федерального Собрания Российской Федерации), которым перечень торговых объектов стационарной торговой сети, не имеющей торговых залов, предусмотренных подпунктом 7 пункта 3 статьи 346.43 Кодекса, дополнен словами «и другие аналогичные объекты».

Данные изменения вступят в силу с 1 января 2021 года.

Учитывая изложенное, в отношении предпринимательской деятельности в сфере розничной торговли, осуществляемой индивидуальными предпринимателями через расположенные в торговых центрах и торговых комплексах объекты стационарной торговой сети, не имеющие торговых залов (розничные рынки, ярмарки, киоски, палатки, торговые автоматы и другие аналогичные объекты), может применяться патентная система налогообложения.

О переходе налогоплательщиков ЕНВД на НПД

Физические лица, в том числе индивидуальные предприниматели, изъявившие желание перейти на специальный налоговый режим «Налог на профессиональный доход» (далее – НПД), обязаны встать на учет в налоговом органе в качестве налогоплательщика НПД.

Для регистрации в качестве налогоплательщика НПД необходимо скачать на компьютерное устройство (мобильный телефон, смартфон или компьютер, включая планшетный компьютер) бесплатное мобильное приложение «Мой налог», подключенное к информационно-телекоммуникационной сети Интернет.

Кроме того, зарегистрироваться можно через веб-версию приложения (https://lknpd.nalog.ru/) или воспользоваться услугами уполномоченных кредитных организаций.

Перечень кредитных организаций и операторов электронных площадок размещен на сайте ФНС России в разделе «Налог на профессиональный доход» (https://npd.nalog.ru/credit-orgs/, https://npd.nalog.ru/aggregators/).

Датой постановки на учет физического лица в качестве налогоплательщика является дата направления в налоговый орган соответствующего заявления.

Учитывая изложенное, если налогоплательщик ЕНВД в связи с отменой указанного режима изъявил желание перейти на НПД с 01.01.2021, то ему необходимо 01.01.2021 зарегистрироваться в качестве налогоплательщика НПД.

Если налогоплательщик ЕНВД зарегистрируется в качестве налогоплательщика НПД после 01.01.2021, например 12.01.2021, то в период с 01.01.2021 и до даты регистрации в качестве налогоплательщика НПД он будет считаться применяющим общую систему налогообложения (упрощенную систему налогообложения (далее – УСН), систему налогообложения для сельскохозяйственных товаропроизводителей (далее – ЕСХН) (в случае применения налогоплательщиком соответствующего режима налогообложения)), и, соответственно, на такого налогоплательщика возлагается обязанность по уплате налога и по представлению отчетности за указанный период в соответствии с общим режимом налогообложения (УСН или ЕСХН).

Типы торговых предприятий

Торговое предприятие представляет собой имущественный комплекс, используемый организацией для купли-продажи товаров и оказания услуг торговли. Включает в себя земельные участки, здания, сооружения, оборудование, инвентарь, товары, права требования, долги, фирменное наименование, товарные знаки, знаки обслуживания и др.

Совокупность торговых предприятий, расположенных в пределах конкретной территории или находящихся под общим управлением, называется торговой сетью. Торговая сеть может быть стационарной и нестационарной. Стационарная торговая сеть — сеть, расположенная в специально оборудованных и предназначенных для ведения торговли зданиях и строениях. Нестационарная торговая сеть — сеть, функционирующая на принципах разносной и развозной торговли (палатки, автолавки, автоцистерны и т.п.).

Торговое предприятие может оптовым или розничным. Предприятие оптовой торговли — предприятие, осуществляющее куплю-продажу товаров с целью их последующей перепродажи, а также оказывающее услуги по организации оптового оборота товаров. Предприятие розничной торговли — торговое предприятие, осуществляющее куплю-продажу товаров, выполнение работ и оказание услуг покупателям для их личного, семейного, домашнего использования (магазины, павильоны, киоски и палатки).

Предприятия розничной торговли могут быть классифицированы по ассортименту реализуемых товаров. Различают универсальные, специализированные магазины, магазины с комбинированным, а также смешанным ассортиментом товаров.

Универсальный магазин представляет собой предприятие розничной торговли, реализующее универсальный ассортимент продовольственных и (или) непродовольственных товаров.

Специализированный магазин представляет собой предприятие розничной торговли, реализующее одну группу товаров или ее часть.

Магазин с комбинированным ассортиментом товаров

представляет собой предприятие розничной торговли, реализующее несколько групп товаров, связанных общностью спроса и удовлетворяющих отдельные потребности.

Магазин со смешанным ассортиментом товаров представляет собой предприятие розничной торговли, реализующее отдельные виды продовольственных и непродовольственных товаров

Предприятия торговли квалифицируются по виду, торговой площади и формам торгового обслуживания покупателей (например, универмаг, универсам, магазин «Ткани», магазин «Продукты» и т. д.).

Торговое объединение представляет собой добровольное договорное объединение, созданное торговыми предприятиями, сохраняющими свою самостоятельность и права юридического лица, для координации предпринимательской деятельности, представления и защиты общих имущественных интересов и являющееся некоммерческой организацией.

Торговый комплекс — совокупность торговых предприятий, реализующих универсальный ассортимент товаров и оказывающих широкий набор услуг, а также централизующих функции хозяйственного обслуживания торговой деятельности.

Торговый центр — совокупность торговых предприятий и (или) предприятий по оказанию услуг, реализующих универсальный ассортимент товаров и услуг, расположенных на определенной территории, спланированных, построенных и управляемых как единое целое и предоставляющих в границах своей территории стоянку для автомашин.

Торговый дом — многопрофильное торговое предприятие, интегрированное в производственную, финансовую и внешнеэкономическую сферы.

Магазин — специально оборудованное стационарное здание (или его часть), предназначенное для продажи товаров и оказания услуг покупателям и обеспеченное торговыми, подсобными, административно-бытовыми помещениями, а также помещениями для приема, хранения и подготовки товаров к продаже.

Разъяснение порядка применения патентной системы налогообложения в отношении стационарной и нестационарной торговой сети

29 августа 2012 г. Федеральная налоговая служба направила письмо Министерства финансов Российской Федерации, содержащее разъяснения о порядке применения патентной системы налогообложения в отношении стационарной и нестационарной торговой сети. Так под стационарной торговой сетью, имеющей торговые залы, понимают торговую сеть, расположенную в предназначенных для торговли зданиях и строениях (частях), имеющих обособленные помещения, оснащенные специальным оборудованием и предназначенные для ведения розничной торговли и обслуживания покупателей. К таким торговым объектам Налоговый кодекс РФ относит магазины и павильоны.

В свою очередь стационарная торговая сеть, не имеющая торговых залов, подразумевает под собой торговую сеть, расположенную в предназначенных для торговли зданиях, строениях и сооружениях (частях), не имеющих обособленных и специально оснащенных помещений, а также в зданиях, строениях и сооружениях (частях), используемых для заключения договоров розничной купли-продажи и проведения торгов. К этой категории относятся розничные рынки, ярмарки, киоски, палатки, торговые автоматы.

Минфин сообщает, что указанный перечень объектов стационарной торговой сети является закрытым.

Нестационарная торговая сеть — торговая сеть, действующая на принципах развозной и разносной торговли, а также объекты организации торговли, не относимые к стационарной торговой сети.

Таким образом, патентная система налогообложения, согласно статье 346.43 НК РФ, применяется ИП только в отношении:

розничной торговли через объекты стационарной торговой сети с торговым залом не более 50 кв. м. по каждому объекту торговли;
розничной торговли через объекты стационарной торговой сети, не имеющие торговых залов;
розничной торговли через объекты нестационарной торговой сети.

Предпринимательская деятельность, которая не подпадает под вышеперечисленный перечень объектов (говые центры, торговые комплексы, нежилые помещения, арендуемые для осуществления торговли в административных, промышленных и учебных зданиях, и т.п.) должна облагаться налогами в рамках иных режимов налогообложения.

Стоит отметить, что положения Налогового кодекса РФ об объектах розничной торговли вступают в силу с 1 января 2013 г.

Нестационарная торговая сеть — Муниципальное образование город Пермь

Нестационарный торговый объект — торговый объект, представляющий собой временное сооружение или временную конструкцию, не связанные прочно с земельным участком вне зависимости от наличия или отсутствия подключения (технологического присоединения) к сетям инженерно-технического обеспечения, в том числе передвижное сооружение.

По степени мобильности нестационарные торговые объекты подразделяются на:
— временные сооружения: павильоны, киоски,
— временные конструкции: летние кафе, палатки, лотки, контейнеры,
— передвижные сооружения: автомагазины, автолавки, автоприцепы;

Самовольно установленные нестационарные торговые объекты — нестационарные торговые объекты, размещенные в отсутствие правовых оснований, в том числе в местах, не включенных в схему размещения нестационарных торговых объектов, а также без договорных отношений с Уполномоченным органом.

Незаконно размещенные нестационарные торговые объекты — нестационарные торговые объекты, размещенные после прекращения или расторжения договоров на их размещение.

Требования к размещению нестационарных торговых объектов:
— размещение нестационарных торговых объектов осуществляется в местах, определенных в схеме размещения нестационарных торговых объектов;
— схема размещения нестационарных торговых объектов утверждается администрацией города Перми;

Порядок размещения нестационарных торговых объектов:
— основанием для размещения нестационарных торговых объектов является договор на размещение нестационарного торгового объекта (далее -Договор),
— нестационарные торговые объекты размещаются по результатам торгов в форме аукциона или в форме конкурса, предметом торгов является право на заключение Договора,
— договоры на размещение летних кафе, примыкающих (имеющих общую границу) к стационарным объектам общественного питания, заключаются без проведения торгов в местах согласно Схеме, договор на размещение летнего кафе заключается на период с 1 мая по 1 октября,
— договор на размещение павильона, киоска заключается на пять лет, договор на размещение палаток, лотков, контейнеров, автомагазинов, автолавок, автоприцепов заключается на один год,
— по окончании сроков действия Договоров, а также при досрочном их прекращении владельцы нестационарных торговых объектов в месячный срок должны их демонтировать (переместить) и восстановить нарушенное благоустройство территории.
— по истечении срока действия Договора аренды земельного участка либо договора на размещение временного сооружения владелец соответствующего нестационарного торгового объекта имеет преимущественное перед другими лицами право на заключение Договора на новый срок (далее — преимущественное право) при условиях:
— включения мест размещения соответствующих павильонов, киосков в действующую схему размещения нестационарных торговых объектов,
— отсутствия задолженности по арендной плате по договору аренды земельного участка, договору аренды сооружений муниципальной собственности, включая пени, штрафы, плате за размещение по соответствующему Договору,
— отсутствия задолженности по налогам, страховым взносам в бюджеты всех уровней бюджетной системы Российской Федерации, а также бюджеты государственных внебюджетных фондов (в том числе территориальные), включая пени и штрафы, предусмотренные налоговым законодательством и законодательством об обязательном социальном страховании,
— отсутствия нарушений в деятельности соответствующего павильона, киоска требований к розничной продаже алкогольной продукции, утвержденных Федеральным законом от 22.11.1995 № 171-ФЗ «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции и об ограничении потребления (распития) алкогольной продукции», подтвержденных постановлением о назначении административного наказания.
Волеизъявление о реализации преимущественного права должно быть выражено владельцем нестационарного торгового объекта не позднее чем за 30 календарных дней до окончания срока действия Договора.

С локализацией и характеристиками мест размещения нестационарных торговых объектов в схеме размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденной постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 №521 (в ред. постановлений города Перми от 28.03.2019 №178, от 23.05.2019 №201), можно ознакомиться в открытых данных портала «Управляем вместе» в разделе «Схема размещения нестационарных торговых объектов».

Информация о возможности включения в состав комиссии по вопросам, связанным с согласованием изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми представителей территориального общественного самоуправления, общественных объединений и иных организаций, осуществляющих свою деятельность, связанную с размещением нестационарных торговых объектов, на территории города Перми (дата рзмещения 10.03.2020)

Требования к типовым проектам некапитальных строений, сооружений, используемых для осуществления торговой деятельности и деятельности по оказанию услуг населению, включая услуги общественного питания (дата рзмещения 27.08.2019)

Информация о проведении аукционов в электронной форме на право заключения договора на размещение нестационарного торгового объекта в разделе «Торговая площадка» (вид торгов – нестационарные торговые объекты НТО)

График проведения личных приемов руководителями территориальных органов администрации города Перми представителей бизнеса по вопросам размещения НТО (дата размещения — 01.07.2019)

Методические рекомендации по внесению изменений и дополнений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, в рамках исполнения требований раздела 4 Постановления Правительства Пермского края № 966-п от 28.11.2017 г. «Об утверждении порядка разработки и утверждения схемы размещения нестационарных торговых объектов» (дата размещения — 23.05.2019)

Проведение публичного обсуждения проектасхемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми

(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 01.04.2021, дата завершения публичного обсуждения – 10.04.2021)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
Графическая часть
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — depp@gorodperm. ru, дата размещения — 25.02.2021, дата завершения публичного обсуждения – 06.03.2021)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
Графическая часть
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 11.01.2021, дата завершения публичного обсуждения – 20.01.2021)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
Графическая часть
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 11.12.2020, дата завершения публичного обсуждения – 20.12.2020)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 19.11.2020, дата завершения публичного обсуждения – 28.11.2020)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
Графическая часть
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 27.07.2020, дата завершения публичного обсуждения – 05.08.2020)

Проведение публичного обсуждения проекта схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми
Графическая часть
(электронная почта для направления замечаний и предложений к проекту схемы — [email protected], дата размещения — 09.07.2020, дата завершения публичного обсуждения – 18.07.2020)

Перечень мест для реализации сельхозпродукции с приусадебных участков и огородов граждан

Постановление администрации города Перми от 22.12.2020 № 1294 «О внесении изменений в постановление администрации города Перми от 16. 07.2018 № 475 «О заключении договора на размещение нестационарного торгового объекта» (дата размещения — 13.01.2021)
Постановление администрации города Перми от 24.12.2020 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521»(дата размещения — 29.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 27.10.2020 № 1092 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 26.12.2019 № 1085 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 23.09.2019 № 588 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 23.05.2019 № 201 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 18.05.2020 № 430 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 17.07.2020 № 628 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02. 08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 17.03.2020 № 230 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 14.05.2020 № 429 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 09.06.2020 № 507 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521»(дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 06.10.2020 № 937 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 05.11.2019 № 853 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 03.08.2020 № 681 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 16.12.2020)
Постановление администрации города Перми от 10.01.2020 № 7 «О внесении изменений в Административный регламент предоставления департаментом экономики и промышленной политики администрации города Перми муниципальной услуги «Заключение договора на размещение сезонного (летнего) кафе, размещаемого (обустраиваемого) на участке территории, непосредственно примыкающей к стационарному торговому объекту (объекту общественного питания», утвержденный постановлением администрации города Перми от 26. 06.2019 № 316» (дата размещения — 05.02.2020)
Постановление администрации города Перми от 26.06.2019 № 316 «Об утверждении административного регламента предоставления департаментом экономики и промышленной политики администрации города Перми муниципальной услуги «Заключение договора на размещение сезонного (летнего) кафе, размещаемого (обустраиваемого) на участке территории, непосредственного примыкающей к стационарному торговому объекту (объекту общественного питания)» (дата размещения — 05.02.2020)
Постановление администрации города Перми от 04.07.2018 № 458 «Об утверждении номенклатуры специализаций нестационарных торговых объектов, минимального ассортиментного перечня и номенклатуры дополнительных групп товаров в соответствии со специализацией нестационарных торговых объектов» (дата размещения — 05.02.2020)
Постановление администрации города Перми от 28.03.2019 № 178 «О внесении изменений в схему размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми, утвержденную постановлением администрации города Перми от 02.08.2018 № 521» (дата размещения — 01.04.2019)
Графическая часть (дата размещения — 01.04.2019)
Постановление администрации города Перми от 24.12.2018 № 1030 «Об утверждении порядка предоставления альтернативного места размещения нестационарного торгового объекта на территории города Перми» (дата размещения — 24.01.2019)
Постановление администрации города Перми от 16.07.2018 № 475 «О заключении договора на размещение нестационарного торгового объекта» (дата размещения — 23.07.2020)
Постановление администрации города Перми от 11.07.2018 № 470 «Об утверждении Методики определения начальной цены лота аукциона в электронной форме на право заключения договора на осуществление торговой деятельности в нестационарном торговом объекте, договора на размещение нестационарного торгового объекта» (дата размещения — 17.06.2020)
Постановление Правительства Пермского края от 21. 03.2018 № 137-п «Об утверждении Порядка организации и проведения аукциона в электронной форме на право заключения договора на осуществление торговой деятельности в нестационарном торговом объекте, договора на размещение нестационарного торгового объекта» (дата размещения — 20.08.2018)
Постановление администрации города Перми от 02.08.2018 № 521 «Об утверждении схемы размещения нестационарных торговых объектов на территории города Перми» (дата размещения — 08.08.2018)
Графическая часть (дата размещения — 08.08.2018)
Постановление Правительства Пермского края от 28.11.2017 N 966-п «Об утверждении Порядка разработки и утверждения схемы размещения нестационарных торговых объектов»
Постановление администрации города Перми от 29.02.2012 №73 «Об утверждении Порядка размещения нестационарных торговых объектов при проведении массовых мероприятий на территории города Перми»

Введение в стационарные и нестационарные процессы

Финансовые учреждения и корпорации, а также отдельные инвесторы и исследователи часто используют данные финансовых временных рядов (такие как цены на активы, обменные курсы, ВВП, инфляция и другие макроэкономические показатели) в экономических прогнозах, анализе фондового рынка или исследованиях данных. сам.

Но уточнение данных является ключом к возможности применить их к анализу запасов. В этой статье мы покажем вам, как выделить точки данных, которые имеют отношение к вашим отчетам о запасах.

Введение в стационарные и нестационарные процессы

Приготовление сырых данных

Точки данных часто нестационарны или имеют средние значения, дисперсии и ковариации, которые меняются со временем. Нестационарным поведением могут быть тенденции, циклы, случайные блуждания или их комбинации.

Нестационарные данные, как правило, непредсказуемы, их нельзя смоделировать или спрогнозировать. Результаты, полученные с использованием нестационарных временных рядов, могут быть ложными, поскольку они могут указывать на взаимосвязь между двумя переменными, если одна не существует. Чтобы получить последовательные и надежные результаты, нестационарные данные необходимо преобразовать в стационарные. В отличие от нестационарного процесса, который имеет переменную дисперсию и среднее значение, которое не остается близким или возвращается к долгосрочному среднему с течением времени, стационарный процесс возвращается к постоянному долгосрочному среднему значению и имеет постоянную дисперсию, не зависящую от времени.

Изображение Джули Банг © Investopedia 2020

Типы нестационарных процессов

Прежде чем мы перейдем к точке преобразования данных нестационарных финансовых временных рядов, мы должны различать разные типы нестационарных процессов.Это даст нам лучшее понимание процессов и позволит применить правильное преобразование. Примерами нестационарных процессов являются случайное блуждание с дрейфом или без него (медленное устойчивое изменение) и детерминированные тенденции (тенденции, которые являются постоянными, положительными или отрицательными, независимо от времени на протяжении всей жизни ряда).

Изображение Джули Банг © Investopedia 2020

Чистое случайное блуждание (Y _t = Y _t-1 + ε _t) Случайное блуждание предсказывает, что значение в момент времени «t» будет равно значению последнего периода плюс стохастический (не- систематический) компонент, представляющий собой белый шум, что означает, что ε _t является независимым и одинаково распределенным со средним значением «0» и дисперсией «σ².»Случайное блуждание также можно назвать интегрированным процессом некоторого порядка, процессом с единичным корнем или процессом со стохастическим трендом. Это процесс без возврата к среднему, который может отклоняться от среднего значения в положительную или отрицательную сторону. направление. Другой характеристикой случайного блуждания является то, что дисперсия развивается с течением времени и стремится к бесконечности по мере того, как время стремится к бесконечности; поэтому случайное блуждание невозможно предсказать.
Случайное блуждание с дрейфом (Y _t = α + Y _t-1 + ε _t) Если модель случайного блуждания предсказывает, что значение в момент времени «t» будет равно значению последнего периода плюс константа или дрейф (α) и член белого шума (ε _t), тогда процесс представляет собой случайное блуждание с дрейфом.Он также не возвращается к долгосрочному среднему значению и имеет дисперсию, зависящую от времени.
Детерминированный тренд (Y _t = α + βt + ε _t) Часто случайное блуждание с дрейфом путают с детерминированным трендом. Оба включают дрейф и компонент белого шума, но значение в момент времени «t» в случае случайного блуждания регрессирует на значение последнего периода (Y _t-1), тогда как в случае детерминированного тренда оно регрессирует по временному тренду (βt). Нестационарный процесс с детерминированным трендом имеет среднее значение, которое растет вокруг фиксированного тренда, постоянного и независимого от времени.
Случайное блуждание с дрейфом и детерминированным трендом (Y _t = α + Y _t-1 + βt + ε _t) Другим примером является нестационарный процесс, сочетающий случайное блуждание с составляющей дрейфа ( α) и детерминированный тренд (βt). Он определяет значение в момент времени «t» по значению последнего периода, дрейфу, тренду и стохастической составляющей.

Стационарный тренд и разница

Случайное блуждание с дрейфом или без него можно преобразовать в стационарный процесс путем дифференцирования (вычитая Y _t-1 из Y _t, беря разность Y _t — Y _t-1) соответственно в Y _t — Y _t-1 = ε _t или Y _t — Y _t-1 = α + ε _t и тогда процесс становится разностно-стационарным.Недостатком дифференцирования является то, что процесс теряет одно наблюдение каждый раз, когда проводится различие.

Изображение Джули Банг © Investopedia 2020

Нестационарный процесс с детерминированным трендом становится стационарным после удаления тренда или снятия тренда. Например, Yt = α + βt + εt преобразуется в стационарный процесс путем вычитания тренда βt: Yt — βt = α + εt, как показано на рисунке ниже. Никакое наблюдение не теряется, когда детрендирование используется для преобразования нестационарного процесса в стационарный.

Изображение Джули Банг © Investopedia 2020

В случае случайного блуждания с дрейфом и детерминированным трендом, снятие тренда может удалить детерминированный тренд и дрейф, но дисперсия будет продолжать стремиться к бесконечности. В результате необходимо также применять разность, чтобы удалить стохастический тренд.

Итог

Использование данных нестационарных временных рядов в финансовых моделях дает ненадежные и ложные результаты и приводит к плохому пониманию и прогнозированию.Решение проблемы — преобразовать данные временного ряда так, чтобы они стали стационарными. Если нестационарный процесс представляет собой случайное блуждание с дрейфом или без него, он преобразуется в стационарный процесс путем дифференцирования. С другой стороны, если проанализированные данные временных рядов демонстрируют детерминированный тренд, ложных результатов можно избежать за счет устранения тренда.

Иногда нестационарный ряд может сочетать в себе стохастический и детерминированный тренд одновременно, и во избежание получения вводящих в заблуждение результатов следует применять как дифференцирование, так и устранение тренда, поскольку разность удалит тренд в дисперсии, а устранение тренда удалит детерминированный тренд.

новых сетевых типов территориального развития

Ссылки

1. Гао Х., Чжан А., Сунь З., Политика землепользования, 90, 104329 (2020).

doi: 10.1016 / j.landusepol.2019.104329

2. Дж. Э. Андерсон, М. Ларч, Ю.В. Йотов, European Economic Review, 120, 103311

(2019). DOI: 10.1016 / j.euroecorev.2019.103311

3. Х. Дин, Ю. Цзинь, З. Лю, В. Се, Журнал международных денег и финансов, 91, 1-11

(2018).DOI: 10.1016 / j.jimonfin.2018.10.001

4. Дж. Пол, М. Розенбаум, Журнал розничной торговли и потребительских услуг, 31, 101977

(2019). DOI: 10.1016 / j.jretconser.2019.101977

5. Л.Л. Берри, Р.Н. Болтон, К. Х. Бриджес, Дж. Мейер, А. Парасураман, К. Сейдерс, журнал

интерактивного маркетинга, 24 (2), 155-167 (2010). DOI: 10.1016 / j.intmar.2010.02.001

6. J.J. Инман, Х. Николова, Journal of Retailing, 93 (1), 7-28 (2017). DOI:

10.1016 / j.jretai.2016.12.006

7. А. Гани, Азиатский журнал судоходства и логистики 33 (4), 279-288 (2017).

doi: 10.1016 / j.ajsl.2017.12.012

8. Нагерни, М. Саларпур, П. Даниэле, Международный журнал экономики производства,

212, 212-226 (2019). DOI: 10.1016 / j.ijpe.2019.02.006

9. Ю. Фернандо, К. Чукай, Исследования в области транспортного бизнеса и управления, 28, 92-

100 (2018). DOI: 10.1016 / j.rtbm.2018.10.001

10. Д. Сюэ, Г. Хуанг, Геофорум, 62, 156-165 (2015).

doi: 10.1016 / j.geoforum.2015.04.012

11. С.С. Лукан, Журнал Академии питания и диетологии, 119 (1), 39-44 (2019).

doi: 10.1016 / j.jand.2018.09.008

12. Б. Окумус, С. Сёнмез, С. Мур, Д. П. Овиль, GD Parks, Международный журнал

Hospitality Management, 81, 150-158 (2019 ). DOI: 10.1016 / j.ijhm.2019.02.011

13.Э. Аненберг, Э. Кунг, Journal of Urban Economics, 90, 60-78 (2015).

doi: 10.1016 / j.jue.2015.09.006

14. Л. Суркова, А. Лаптев, IFAC-PapersOnLine, 52 (25), 333-336 (2019).

doi: 10.1016 / j.ifacol.2019.12.545

15. Солано, Н. Дуро, Р. Дорми, П. Гонсалес, Компьютерные системы будущего поколения, 76,

215-220 (2017). doi: 10.1016 / j.future.2016.10.029do

E3S Web of Conferences 164, 09038 (2020)

TPACEE-2019

https: // doi. org / 10.1051 / e3sconf / 202016409038

Deep Learning — Прогнозирование временных рядов с использованием LSTM: важность создания стационарных временных рядов

В целом временные ряды не сильно отличаются от других задач машинного обучения — вы хотите, чтобы ваш тестовый набор «выглядел» как ваш обучающий набор, потому что вы хотите, чтобы модель, которую вы изучили на своем обучающем наборе, по-прежнему подходила для вашего набора тестов. Это важная основополагающая концепция стационарности. Временные ряды имеют дополнительную сложность, поскольку в ваших данных может быть долгосрочная структура , которую ваша модель может быть недостаточно сложной для изучения.Например, при использовании авторегрессионного запаздывания N мы не можем изучать зависимости на интервалах длиннее N. Следовательно, при использовании простых моделей, таких как ARIMA, мы хотим, чтобы данные также были локально стационарными.

Как вы сказали, стационарный означает, что статистика модели не меняется со временем («локально» стационарно). Модели ARIMA — это, по сути, модели регрессии, в которых вы используете прошлые N значений в качестве входных данных для линейной регрессии для прогнозирования N + 1-го значения. (По крайней мере, это то, что делает часть AR).Изучая модель, вы изучаете коэффициенты регрессии. Если у вас есть временной ряд, в котором вы изучаете взаимосвязь между прошлыми N точками и следующей точкой, а затем применяете это к другому набору из N точек, чтобы предсказать следующее значение, вы неявно предполагаете, что такая же взаимосвязь сохраняется между N предикторов и следующие N + 1-ые точки, которые вы пытаетесь предсказать. Это стационарность. Если бы вы разделили свой тренировочный набор на два интервала и тренировались на них отдельно, получив две очень разные модели — что бы вы из этого сделали? Как вы думаете, были бы вы уверены, применяя эти модели для предсказания новых данных ? Какой бы вы использовали? Эти проблемы возникают, если данные «нестационарны».
Я так понимаю RNN: вы все еще изучаете шаблон из одного сегмента временного ряда, и вы все еще хотите применить его к другой части временного ряда, чтобы получить прогнозы. Модель изучает упрощенное представление временного ряда — и если это представление применяется к обучающему набору, но не к набору тестов, оно не будет работать хорошо. Однако, в отличие от ARIMA, RNN способны изучать нелинейности, а специализированные узлы, такие как узлы LSTM, даже лучше в этом.В частности, LSTM и GRU очень хорошо обучаются долгосрочным зависимостям. См., Например, это сообщение в блоге. Фактически это означает, что то, что подразумевается под «стационарностью», менее хрупко для RNN, поэтому это несколько менее важно. Однако, чтобы иметь возможность изучать долгосрочные зависимости, вам понадобится МНОГО данных для обучения.

В конечном итоге доказательство кроется в пудинге. То есть выполняйте проверку модели, как в любом другом проекте машинного обучения. Если ваша модель хорошо предсказывает данные о задержках, вы можете быть уверены в ее использовании.Но, как и в любом другом проекте машинного обучения, если ваши тестовые данные когда-либо будут значительно отличаться от ваших данных обучения, ваша модель не будет работать хорошо.

Нейронные сети для онлайн-обучения нестационарных потоков данных: обзор и приложение для повышения гибкости интеллектуальных сетей

Alippi C, Roveri M (2008) Адаптивные классификаторы «точно в срок»: часть I: обнаружение нестационарных изменений. Транснейронная сеть IEEE 19 (7): 1145–1153

Google Scholar

Aljundi R, Lin M, Goujaud B, Bengio Y (2019) Непрерывное онлайн-обучение без границ задач.CoRR arXiv: 1903.08671

Babcock B, Babu S, Datar M, Motwani R, Widom J (2002) Модели и проблемы в системах потоков данных. В: Материалы 21-го симпозиума ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART по принципам систем баз данных, стр. 1–16

Бакакеу Дж., Толксдорф С., Бауэр Дж., Клос Х. Х., Пешке Дж., Ферле А., Эберлейн В., Бюрнер Дж. , Brossog M, Jahn L, Franke J (2018) Подход искусственного интеллекта для онлайн-оптимизации гибких производственных систем. В кн .: Энергоэффективность в стратегии устойчивого производства IV.Прикладная механика и материалы, том 882, стр. 96–108

Бесса Р.Дж., да Коста Миранда V, да Гама JMP (2009) Энтропия и коррентропия против минимальной квадратичной ошибки в автономном и онлайн-прогнозировании ветроэнергетики на три дня вперед. IEEE Trans Power Syst 24: 1657–1666

Google Scholar

Бифет А., Киркби Р. (2009) Анализ потоков данных — практический подход. Citeseerx, Оксфорд

Google Scholar

Bouchachia A (2011) Пошаговое обучение с многоуровневой адаптацией.Нейрокомпьютеры 74: 1785–1799

Google Scholar

Будиман А., Фанани М.И., Басаруддин С. (2016) Адаптивный сверточный ELM для обработки дрейфа концепций в данных онлайн-потока. CoRR

Cavalcante RC, Oliveira ALI (2015) Подход к управлению смещением концепций в финансовых временных рядах, основанный на экстремальных обучающих машинах и явном обнаружении смещения. В: IJCNN. IEEE, New York, pp 1–8

Chen C, Nagananda KG, Xiong G, Kishore S, Snyder LV (2013a) Схема планирования устройства на основе связи для систем управления энергопотреблением в помещении потребителя.IEEE Trans Smart Grid 4: 56–65

Google Scholar

Chen X, Wei T, Hu S (2013b) Планирование бытовой техники с учетом неопределенностей с учетом динамического ценообразования на электроэнергию в умном доме. IEEE Trans Smart Grid 4: 1–10

Google Scholar

Крейвен М., Шавлик Дж. В. (1997) Понимание сетей временных рядов: пример извлечения правил. Int J Neural Syst 8 (4): 373–384

Google Scholar

Dai Q (2013) Конкурентный подход к сокращению ансамбля, основанный на методе перекрестной проверки.Know Based Syst 37: 394–414

Google Scholar

де Алмейда А., Фонсека П., Бандейринья Р., Фернандес Т., Араужо Р., Нунес Ю. (2006) Мониторинг жилых помещений для снижения энергопотребления и выбросов углерода в Европе. https://remodece.isr.uc.pt/downloads/REMODECE_PublishableReport_Nov2008_FINAL.pdf

Denholma P, Hand M (2011) Гибкость сети и хранилище, необходимые для достижения очень высокого уровня проникновения переменного возобновляемого электричества.Энергетическая политика 39: 1817–1830

Google Scholar

Донг Ю., Япкович Н. (2016) Достижения в области искусственного интеллекта, том 9673, Глава Потоковые ансамбли контролируемых и неконтролируемых нейронных сетей для потокового обучения, стр. 304–315

Дудкин А., Марушко Ю. (2017) Ансамбли нейронной сети для телеметрического многомерного прогнозирования временных рядов. В: Международная конференция по распознаванию образов и обработке информации, коммуникации в информатике и информатике, стр. 53–62

Дуда П., Яворски М., Рутковски Л. (2018) Конвергентные нестационарные регрессионные модели для потоков данных: отслеживание дрейфа концепции рекурсивными нейронными сетями обобщенной регрессии на основе Парзена.Int J Neural Syst 28: 1750 (048–1–23)

Google Scholar

Элвелл Р., Поликар Р. (2009a) Пошаговое обучение в нестационарной среде с контролируемым забыванием. В: Международная совместная конференция по нейронным сетям, 2009 г., стр. 771–778

Элвелл Р., Поликар Р. (2009b) Постепенное обучение дрейфу концепций с переменной скоростью. В: MCS ’09: Материалы 8-го международного семинара по системам множественных классификаторов, стр. 142–151.https://doi.org/10.1007/978-3-642-02326-2_15

Элвелл Р., Поликар Р. (2011) Постепенное изучение дрейфа концепций в нестационарной среде. Транснейронная сеть IEEE 22 (10): 1517–1531

Google Scholar

Erol-Kantarci M, Mouftah HT (2011) Беспроводные сенсорные сети для экономичного управления энергопотреблением жилых домов в интеллектуальной сети. IEEE Trans Smart Grid 2: 314–325

Google Scholar

Ferdaus MM, Pratama M, Anavatti SG, Garratt MA (2019) Онлайн-идентификация беспилотного летательного аппарата с винтокрылым крылом из потоков данных.Appl Soft Comput 76: 313–325

Google Scholar

Fong S, Fang C, Tian N, Wong R, Yap BW (2016) Приложения и сценарии использования больших данных. Самоадаптивная оптимизация параметров для инкрементальной классификации больших данных с использованием нейронной сети, стр. 175–196

Гама Дж., Педерсен РУ (2007) Обучение на потоках данных. Глава Предиктивное обучение в сенсорных сетях, стр. 143–164

Гама Дж., Медас П., Кастильо Дж., Родригес П. (2004) Обучение с обнаружением дрейфа.В: Достижения в области искусственного интеллекта — SBIA 2004. Springer, Berlin, pp 286–295

Gama J, Rodrigues PP, Sebastiao R (2009) Оценка алгоритмов, которые учатся на потоках данных. В: Материалы симпозиума ACM по прикладным вычислениям 2009 г., стр. 1496–1500

Гама Дж., Злиобайте I, Бифет А., Печеницкий М., Бучачиа А. (2014) Обзор адаптации концепции дрейфа. ACM Comput Surv 46 (4): 44: 1–44: 37

MATH Google Scholar

Ganesan VA, Divi S, Moudhgalya NB, Sriharsha U, Vijayaraghavan V (2019) Прогнозирование продаж продуктов питания в мультиплексе с использованием динамических искусственных нейронных сетей.В: Материалы конференции по компьютерному зрению (CVC) 2019 г., Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений, том 944, стр. 69–80. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-17798-0_8

Ghazikhani A, Monsefi R, Yazdi HS (2013a) Ансамбль онлайн-нейронных сетей для нестационарных и несбалансированных данных потоки. Нейрокомпьютеры 122: 535–544

Google Scholar

Ghazikhani A, Monsefi R, Yazdi HS (2013b) Экономичные онлайн-классификаторы нейронных сетей для нестационарных и несбалансированных потоков данных.Neural Comput Appl 23: 1283–1295

Google Scholar

Ghazikhani A, Monsefi R, Yazdi HS (2014) Онлайн-модель нейронной сети для классификации нестационарных и несбалансированных потоков данных. Int J Mach Learn Cybern 5 (1): 51–62

Google Scholar

Grachten M, Chacón CEC (2017) Стратегии концептуального изменения сверточных нейронных сетей. CoRR arXiv: 1711.01634

Gu S, Tan Y, He X (2013) Обучение с предвзятым отношением к недавнему времени для прогнозирования временных рядов.Inf Sci 237: 29–38

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

Guo L, Wu HC, Zhang H, Xia T, Mehraeen S (2015) Надежная оптимизация для планирования домашней нагрузки в условиях неопределенности цен в интеллектуальных сетях. В: Международная конференция по вычислениям, сетям и коммуникациям (ICNC), стр. 487–493

Hammami Z, Mouelhi W., Ben Said L (2017) Самоадаптивная онлайн-платформа для адаптации модели обучения нейронных агентов задачи динамического планирования в реальном времени.J Manuf Syst 45: 97–108

Google Scholar

Han D, Giraud-Carrier C, Li S (2015) Эффективный анализ высокоскоростных потоков неопределенных данных. Appl Intell 43 (4): 773–785

Google Scholar

Хуан Г.Б., Чжу Кью, Сью К.К. (2006) Экстремальная обучающая машина: новая схема обучения нейронных сетей с прямой связью. В: Труды международной совместной конференции по нейронным сетям, стр. 985–990

Джесси Р., Альберт Б., Джефф Х., Бернхард П. (2012) Масштабируемая и эффективная многокомпонентная классификация для развивающихся потоков данных.Mach Learn 88 (1-2): 243–272. https://doi.org/10.1007/s10994-012-5279-6

MathSciNet Статья Google Scholar

Karnick M, Ahiskali M, Muhlbaier MD, Polikar R (2008a) Дрейф концепции обучения в нестационарных средах с использованием подхода на основе ансамбля классификаторов. В: 2008 г. Международная совместная конференция IEEE по нейронным сетям (Всемирный конгресс IEEE по вычислительному интеллекту), стр. 345–3462

Karnick M, Muhlbaier MD, Polikar R (2008b) Пошаговое обучение в нестационарных средах с дрейфом понятий с использованием подход, основанный на множественных классификаторах.В: 2008 19-я международная конференция по распознаванию образов. IEEE, New York

Khamassi I, Sayed-Mouchaweh M, Hammami M, Ghedira K (2015) Самоадаптивный оконный подход для обработки сложного дрейфа концепций. Cogn Comput 7 (6): 772–790

Google Scholar

Ксеневич П., Возняк М., Цыганек Б., Каспрзак А., Валковяк К. (2019) Классификация потока данных с использованием активных обучаемых нейронных сетей. Нейрокомпьютеры 353: 74–82

Google Scholar

Кубат М., Видмер Г. (1995) Адаптация к дрейфу в непрерывных областях (расширенная аннотация).В: Машинное обучение: ECML-95, стр. 307–310

Leite D, Ballini R, Costa P, Gomide F (2012) Развитие нечеткого гранулярного моделирования из нестационарных нечетких потоков данных. Evol Syst 3 (2): 65–79

Google Scholar

Leite D, Costa P, Gomide F (2013) Развитие гранулярных нейронных сетей из потоков нечетких данных. Нейронная сеть 38: 1–16

MATH Google Scholar

Лю Д., Ву И, Цзян Х. (2016) FP-ELM: алгоритм последовательного онлайн-обучения для борьбы с дрейфом концепций.Нейрокомпьютинг 207: 322–334

Google Scholar

Lobo JL, Laña I, Ser JD, Bilbao MN, Kasabov N (2018a) Развивающиеся нейронные сети с пиками для онлайн-обучения через дрейфующие потоки данных. Нейронная сеть 108: 1–19

MATH Google Scholar

Lobo JL, Ser JD, Bilbao ILMN, Kasabov N (2018b) Обнаружение дрейфа в нестационарных потоках данных с использованием развивающихся нейронных сетей с пиками.В: Международный симпозиум по интеллектуальным и распределенным вычислениям, интеллектуальным распределенным вычислениям XII, стр. 82–94

Лу Н, Чжан Г., Лу Дж. (2014) Обнаружение дрейфа концепций с помощью моделей компетенций. Artif Intell 209: 11–28

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

Лу Р., Хонг Ш. (2019) Реагирование спроса на основе стимулов для интеллектуальной сети с обучением с подкреплением и глубокой нейронной сетью. Appl Energy 236: 937–949

Google Scholar

Малуф М.А., Михальски Р.С. (2004) Инкрементное обучение с частичной памятью экземпляров.Artif Intell 154 (1-2): 95-126

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

Мартинес-Рего Д., Перес-Санчес Б., Фонтенла-Ромеро О., Алонсо-Бетансос А. (2011) Надежный метод пошагового обучения для нестационарных сред. Нейрокомпьютеры 74 (11): 1800–1808

Google Scholar

Мирза Б., Линь З. (2016) Мета-когнитивная онлайн-машина последовательного экстремального обучения для несбалансированной и дрейфующей концепции классификации данных.Нейронная сеть 80: 79–94

Google Scholar

Мирза Б., Линь З., Лю Н. (2015) Комплекс подмножеств последовательных машин экстремального обучения онлайн для несбалансированности классов и смещения концепций. Нейрокомпьютеры 149: 316–329

Google Scholar

Missaoui R, Joumaaa H, Ploixa S, Bacha S (2014) Управление энергетическими умными домами в соответствии с ценами на энергию: анализ системы управления энергопотреблением здания.Сборка энергии 71: 155–167

Google Scholar

Muhlbaier MD, Topalis A, Polikar R (2009) Learn ++. NC: объединение ансамбля классификаторов с динамически взвешенными консультациями и голосованием для эффективного постепенного изучения новых классов. IEEE Trans Neural Netw 20: 152–168

Google Scholar

Множественное (2018a) «Цифровизация электроэнергетической системы и участие потребителей» описание и рекомендации технологий, сценариев использования и кибербезопасности.Европейские платформы технологий и инноваций (ETIP). Интеллектуальные сети для перехода к энергетике (SNET), Рабочая группа-4 «Цифровизация энергетической системы и участие клиентов». https://www.etip-snet.eu/wp-content/uploads/2018/10/ETIP-SNET-Position-Paper-on-Digitalisation-FINAL-1.pdf

Несколько (2018b) Eia (2018 ). Годовой энергетический прогноз на 2018 год с прогнозами до 2050 года. Технический отчет, Управление энергетической информации США. https://www.eia.gov/outlooks/aeo/pdf/AEO2018.pdf

Pallonetto F, De-Rosa M, Milano F, Finn DP (2019) Алгоритмы ответа на запрос для жилых домов, готовых к умным сетям, с использованием модели машинного обучения.Appl Energy 239: 1265–1282

Google Scholar

Pratama M, Wang D (2019) Сети стохастической конфигурации с глубоким стеком для непрерывного изучения нестационарных потоков данных. Inf Sci 495: 150–174

MathSciNet Google Scholar

Pratama M, Lu J, Lughofer E, Zhang G, Er MJ (2017) Постепенное изучение дрейфа концепций с использованием развивающихся рекуррентных нечетких нейронных сетей типа 2.IEEE Trans Fuzzy Syst 25: 1175–1192

Google Scholar

Pratama M, Pedrycz W, Webb GI (2018) Инкрементальное построение глубокой нейронечеткой системы для непрерывного обучения нестационарных потоков данных. CoRR, стр. 1–13. arXiv: 1808.08517

Qayyum FA, Naeem M, Khwaja AS, Anpalagan A, Guan L, Venkatesh B (2015) Оптимизация расписания устройств в сетях умного дома. IEEE Access 3: 2176–2190

Google Scholar

Rai P, III HD, Venkatasubramanian S (2009) Потоковое обучение: однопроходная SVMS.В: Протоколы IJCAI’09 21-й международной совместной конференции по искусственному интеллекту, стр. 1211–1216

Раджпут П., Раджпут К., Шейх М.З., Чоудхри Б.С., Аамир М. (2012) Управление энергопотреблением дома в интеллектуальной сети через WSN . В: Международная многопрофильная конференция IEEE, том 2, стр. 23–26

Рашид М.Б., Джавид Н., Ахмад А., Джамиль М., Хан З.А., Касим У., Альраже Н. (2016) Оптимизация энергопотребления в умных домах с использованием предпочтений клиентов и динамическое ценообразование.Энергия 9: 1–25

Google Scholar

Рутковски Л., Яворски М., Дуда П. (2020a) Потоковый анализ данных: алгоритмы и их вероятностные свойства. Глава Вероятностные нейронные сети для классификации потоковых данных, стр. 245–277

Рутковски Л., Яворски М., Дуда П. (2020b) Интеллектуальный анализ потоковых данных: алгоритмы и их вероятностные свойства. Глава Непараметрические регрессионные модели для потоков данных, основанные на нейронных сетях обобщенной регрессии, стр. 173–244

Рутковски Л., Яворски М., Дуда П. (2020c) Потоковый анализ данных: алгоритмы и их вероятностные свойства.Глава Общая непараметрическая процедура обучения концепции слежения, Дрейф, стр. 155–172

Шакти С., Панкадж М., Вишну Т., Нарендхар Г., Ловекеш В., Пунит А., Гаутам С. (2018) Обнаружение аномалий в режиме онлайн с изменением концепции адаптация с использованием рекуррентных нейронных сетей. В: Материалы совместной международной конференции ACM India по науке о данных и управлению данными, CoDS-COMAD’18. ACM, Нью-Йорк, стр. 78–87

Салем Х, Сайед-Мушаве М., Бен Хассин А. (2016) Обзор методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для интеллектуального управления энергопотреблением в жилых домах.В: 15-я международная конференция IEEE по машинному обучению и приложениям (ICMLA), 2016 г., стр. 1074–1076

Сильва Б., Маркес Н., Паноссо Г. (2012 г.) Применение нейронных сетей для обнаружения дрейфа концепций на финансовых рынках. В: Материалы семинара CEUR, том 960, стр 43–47

Soares S, Araujo R (2015a) Адаптивный ансамбль интерактивных экстремальных обучающих машин с переменным коэффициентом забывания для прогнозирования динамических систем. Нейрокомпьютеры 171: 693–707

Google Scholar

Соарес С., Арауджо Р. (2015b) Динамическая ансамблевая регрессия в реальном времени для меняющейся среды.Приложение Expert Syst 42: 2935–2948

Google Scholar

Telec Z, Trawinski B, Lasota T, Trawinski G (2014) Оценка нейросетевого ансамблевого подхода для прогнозирования из потока данных. В: 6-я Международная конференция по вычислительному коллективному разуму. Технологии и приложения, стр. 472–482

Уллах А., Мухаммад К., Хак И.Ю., Байк С.В. (2019) Распознавание действий с использованием оптимизированного глубинного автокодировщика и cnn для потоков данных наблюдения в нестационарных средах.Fut Gener Comput Syst 96: 386–397

Google Scholar

Ямаути К. (2011) Выбор инкрементальной модели и ансамблевое прогнозирование в виртуальных дрейфующих средах. Evol Syst 2: 249–260

Google Scholar

Yu H, Webb GI (2019) Адаптивная машина для экстремального онлайн-обучения, регулирующая коэффициент забывания с помощью карты дрейфа концепций. Нейрокомпьютинг 343: 141–153

Google Scholar

Yu K, Davaasambuu B, Nguyenand NH, Nguyen Q, Mohammad A, Sato T. (2016) Экономически эффективная схема управления энергопотреблением жилых домов для домашней сети на основе информационных сетей в интеллектуальной сети.Int J Comput Netw Commun 8: 25–42

Google Scholar

Zarkowski M (2015) Адаптивная онлайн-нейронная сеть для идентификации лиц с дрейфом понятий. In: Intelligent systems ’2014, pp 703–712

Zhang D, Papageorgiou LG, Samsatli NJ, Shah N (2011) Оптимальное планирование энергопотребления умных домов с помощью микросетей. В: ENERGY 2011: 1-я международная конференция по интеллектуальным сетям, экологически чистым коммуникациям и энергосберегающим ИТ-технологиям, стр. 70–75

Как удалить тенденции и сезонность с помощью разностного преобразования в Python

Последнее обновление 23.06.2020

Наборы данных временных рядов могут содержать тенденции и сезонность, которые, возможно, необходимо удалить перед моделированием.

Тенденции могут приводить к изменяющемуся среднему значению с течением времени, тогда как сезонность может приводить к изменяющейся дисперсии с течением времени, и то и другое определяет временной ряд как нестационарный. Стационарные наборы данных — это наборы данных со стабильным средним значением и дисперсией, которые, в свою очередь, намного проще моделировать.

Дифференциация — это популярное и широко используемое преобразование данных для стабилизации данных временных рядов.

В этом руководстве вы узнаете, как применить операцию разности к данным временного ряда с помощью Python.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

Контраст между стационарным и нестационарным временными рядами и как сделать ряд стационарным с помощью разностного преобразования.
Как применить разностное преобразование для удаления линейного тренда из ряда.
Как применить преобразование разности для удаления сезонного сигнала из ряда.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Как удалить тенденции и сезонность с помощью преобразования разницы в Python
Фотография NOAA, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на 4 части; их:

Стационарность
Преобразование разницы
Различия для удаления тенденций
Разница для удаления сезонности

Стационарность

Временные ряды отличаются от более традиционных задач классификации и регрессионного прогнозного моделирования.

Временная структура добавляет порядок наблюдениям. Этот навязанный порядок означает, что важные предположения о непротиворечивости этих наблюдений требуют особой обработки.

Например, при моделировании есть предположения, что сводная статистика наблюдений непротиворечива. В терминологии временных рядов мы называем это ожидание стационарным временным рядом.

Эти допущения можно легко нарушить во временных рядах, добавив тренд, сезонность и другие зависящие от времени структуры.

Стационарные временные ряды

Наблюдения в стационарных временных рядах не зависят от времени.

Временные ряды являются стационарными, если они не имеют тенденций или сезонных эффектов. Сводная статистика, рассчитанная для временных рядов, согласована во времени, например, среднее значение или дисперсия наблюдений.

Когда временной ряд является стационарным, моделировать его проще. Методы статистического моделирования предполагают или требуют, чтобы временные ряды были стационарными.

Нестационарные временные ряды

Наблюдения из нестационарных временных рядов показывают сезонные эффекты, тенденции и другие структуры, которые зависят от временного индекса.

Сводная статистика, такая как среднее значение и дисперсия, со временем меняется, обеспечивая дрейф концепций, которые модель может попытаться уловить.

Классические методы анализа и прогнозирования временных рядов направлены на то, чтобы сделать данные нестационарных временных рядов стационарными путем выявления и удаления тенденций и устранения стационарных эффектов.

Создание стационарных данных серии

Вы можете проверить, является ли ваш временной ряд стационарным, посмотрев на линейный график ряда во времени.

Признак очевидных тенденций, сезонности или других систематических структур в ряду являются индикаторами нестационарного ряда.

Более точным методом было бы использование статистического теста, такого как тест Дики-Фуллера.

Следует ли делать временные ряды стационарными?

В целом да.

Если у вас есть четкий тренд и сезонность во временных рядах, смоделируйте эти компоненты, удалите их из наблюдений, а затем обучите модели на остатках.

Если мы подбираем стационарную модель к данным, мы предполагаем, что наши данные являются реализацией стационарного процесса. Итак, нашим первым шагом в анализе должна быть проверка наличия каких-либо признаков тренда или сезонных эффектов и, если они есть, их удаление.

— стр. 122, вводный временной ряд с R.

Статистические методы временных рядов и даже современные методы машинного обучения выиграют от более четкого сигнала в данных.

Нужна помощь с глубоким обучением для временных рядов?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Преобразование разницы

Дифференциация — это метод преобразования набора данных временных рядов.

Может использоваться для удаления зависимости ряда от времени, так называемой временной зависимости. Сюда входят такие структуры, как тенденции и сезонность.

Дифференциация может помочь стабилизировать среднее значение временного ряда, удаляя изменения в уровне временного ряда и тем самым устраняя (или уменьшая) тенденцию и сезонность.

— стр. 215, Прогнозирование: принципы и практика.

Дифференциация выполняется путем вычитания предыдущего наблюдения из текущего наблюдения.

разница (t) = наблюдение (t) — наблюдение (t-1)

Инвертирование процесса требуется, когда прогноз необходимо преобразовать обратно в исходный масштаб.

Этот процесс можно обратить, добавив наблюдение на предыдущем временном шаге к значению разности.

инвертированный (t) = разницаd (t) + наблюдение (t-1)

Таким образом можно вычислить серию разностей и инвертированных разностей.

Разница лагов

Определение разницы между последовательными наблюдениями называется разницей с задержкой-1.

Разницу запаздывания можно отрегулировать в соответствии с конкретной временной структурой.

Для временных рядов с сезонной составляющей можно ожидать, что запаздывание будет периодом (шириной) сезонности.

Порядок разницы

Некоторая временная структура может все еще существовать после выполнения операции сравнения, например, в случае нелинейного тренда.

Таким образом, процесс дифференцирования может повторяться более одного раза, пока вся временная зависимость не будет удалена.

Количество раз, которое выполняется дифференцирование, называется порядком разницы.

Вычисление разницы

Мы можем различать набор данных вручную.

Это включает в себя разработку новой функции, которая создает различающийся набор данных. Функция будет перебирать предоставленную серию и вычислять разностные значения с заданным интервалом или задержкой.

Эту процедуру реализует функция, названная ниже difference ().

# создать разностную серию

def разница (набор данных, интервал = 1):

diff = list ()

for i in range (interval, len (dataset)):

value = dataset [i] — набор данных [i — интервал]

diff.append (значение)

return Series (diff)

Мы видим, что функция осторожно запускает набор данных с разницей после указанного интервала, чтобы гарантировать, что значения с разницей действительно могут быть вычислены.Определено значение интервала или задержки по умолчанию, равное 1. Это разумное значение по умолчанию.

Еще одно усовершенствование — это возможность указывать порядок или количество раз для выполнения операции сравнения.

Функция inverse_difference () ниже инвертирует операцию разности для одного прогноза. Это требует, чтобы также было предоставлено реальное значение наблюдения для предыдущего временного шага.

# инвертировать разностный прогноз def inverse_difference (last_ob, значение): возвращаемое значение + last_ob

# инвертировать прогноз разницы

def inverse_difference (last_ob, value):

возвращаемое значение + last_ob

Различия для удаления тенденций

В этом разделе мы рассмотрим использование разностного преобразования для удаления тренда.

Тренд делает временной ряд нестационарным за счет увеличения уровня. Это приводит к изменению среднего значения временного ряда с течением времени.

В приведенном ниже примере функция difference () применяется к надуманному набору данных с линейно возрастающим трендом.

# создать различающуюся серию def разница (набор данных, интервал = 1): diff = список () для i в диапазоне (интервал, len (набор данных)): значение = набор данных [i] — набор данных [i — интервал] разн.добавить (значение) вернуть разницу # инвертировать разностный прогноз def inverse_difference (last_ob, значение): возвращаемое значение + last_ob # определить набор данных с линейным трендом data = [i + 1 для i в диапазоне (20)] печать (данные) # отличия набора данных diff = разница (данные) печать (разница) # инвертировать разницу инвертированный = [inverse_difference (data [i], diff [i]) для i в диапазоне (len (diff))] печать (перевернутая)

140002

# создать разностную серию

def разница (набор данных, интервал = 1):

diff = list ()

for i in range (interval, len (dataset)):

value = dataset [i] — набор данных [i — интервал]

разн.append (value)

return diff

# инвертировать разностный прогноз

def inverse_difference (last_ob, value):

return value + last_ob

# определить набор данных с линейным трендом

data = [i +1 для i в диапазоне (20)]

print (data)

# разность набор данных

diff = разница (данные)

print (diff)

# инвертировать разницу

инвертировано = [inverse_difference (данные [i], diff [i]) для i в диапазоне (len (diff))]

печать (перевернутая)

При выполнении примера сначала печатается надуманная последовательность с линейным трендом.Затем печатается набор данных с разницей, показывающий увеличение на одну единицу на каждом временном шаге. Длина этой последовательности составляет 19 вместо 20, поскольку разницу для первого значения в последовательности невозможно вычислить, поскольку нет предшествующего значения.

Наконец, разностная последовательность инвертируется с использованием предыдущих значений исходной последовательности в качестве праймера для каждого преобразования.

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 , 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

Разница для устранения сезонности

В этом разделе мы рассмотрим использование преобразования разницы для удаления сезонности.

Сезонные колебания или сезонность — это циклы, которые регулярно повторяются с течением времени.

Повторяющийся шаблон в течение каждого года известен как сезонное изменение, хотя этот термин в более общем смысле применяется к повторяющимся шаблонам в течение любого фиксированного периода.

— Стр. 6, Вводный временной ряд с R.

Есть много типов сезонности. Некоторые очевидные примеры включают; время суток, ежедневно, еженедельно, ежемесячно, ежегодно и т. д. Таким образом, определение наличия сезонного компонента в вашей проблеме временных рядов является субъективным.

Самый простой подход к определению сезонности — это построить и просмотреть ваши данные, возможно, в разных масштабах и с добавлением линий тренда.

В приведенном ниже примере функция difference () применяется к надуманному сезонному набору данных. Набор данных включает два цикла по 360 единиц в каждом.

из математики импортный грех из математического импорта радиан из matplotlib import pyplot # создать различающуюся серию def разница (набор данных, интервал = 1): diff = список () для i в диапазоне (интервал, len (набор данных)): значение = набор данных [i] — набор данных [i — интервал] разн.добавить (значение) вернуть разницу # инвертировать разностный прогноз def inverse_difference (last_ob, значение): возвращаемое значение + last_ob # определить набор данных с сезонностью данные = [sin (радианы (i)) для i в диапазоне (360)] + [sin (радианы (i)) для i в диапазоне (360)] pyplot.plot (данные) pyplot.show () # отличия набора данных diff = разница (данные, 360) pyplot.plot (разница) pyplot.show () # инвертировать разницу инвертированный = [inverse_difference (data [i], diff [i]) для i в диапазоне (len (diff))] пиплот.сюжет (перевернутый) pyplot.show ()

140002

from math import sin

from math import radians

from matplotlib import pyplot

# создать разностную серию

def разница (набор данных, интервал = 1):

diff = list ()

для i в диапазоне (интервал, len (набор данных)):

значение = набор данных [i] — набор данных [i — интервал]

разн.append (value)

return diff

# инвертировать разностный прогноз

def inverse_difference (last_ob, value):

return value + last_ob

# определить набор данных с сезонностью

data = [sin (i)) for i in range (360)] + [sin (Radians (i)) for i in range (360)]

pyplot.plot (data)

pyplot.show ()

# разница между набором данных

diff = разница (данные, 360)

pyplot.plot (diff)

pyplot.show ()

# инвертирует разницу

инвертировано = [inverse_difference (data [i], diff [i]) для i in range (len (diff))]

pyplot.plot (перевернутое)

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала создается и строится набор данных из двух циклов серии временных шагов из 360.

Линейный график искусственного набора сезонных данных

Затем применяется разностное преобразование и выводится результат.График показывает 360 нулевых значений без всякого сезонного сигнала.

В приведенном выше примере сглаживания тренда дифференцирование применялось с запаздыванием, равным 1, что означает, что первое значение было принесено в жертву. Здесь для дифференцирования используется весь цикл, то есть 360 временных шагов. В результате весь первый цикл приносится в жертву, чтобы отличить второй цикл.

Линейный график разностного набора сезонных данных

Наконец, преобразование инвертируется, показывая второй цикл с восстановленной сезонностью.

Линейный график разностного набора данных с инвертированным разностным преобразованием

Дополнительная литература

Сводка

В этом руководстве вы открыли различие между стационарными и нестационарными временными рядами и узнали, как использовать преобразование разницы для удаления тенденций и сезонности с помощью Python.

В частности, вы выучили:

Контраст между стационарным и нестационарным временными рядами и как сделать ряд стационарным с помощью разностного преобразования.
Как применить разностное преобразование для удаления линейного тренда из ряда.
Как применить преобразование разности для удаления сезонного сигнала из ряда.

У вас есть вопросы о том, как сделать временные ряды стационарными?
Задайте свои вопросы в комментариях и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для временных рядов уже сегодня!

Разработка собственных моделей прогнозирования за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
CNN , LSTM , Многовариантное прогнозирование , Многоступенчатое прогнозирование и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в ваши проекты прогнозирования временных рядов

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Изменения в распределении гидроклиматических экстремумов в нестационарной структуре

Диаграммы отношения L-моментов

L-моменты определяются как линейные комбинации моментов, взвешенных по вероятности. Они были введены Хоскингом ¹⁹ в качестве альтернативы традиционным моментам, по сравнению с которыми они обладают важными преимуществами: они могут охарактеризовать более широкий диапазон распределений, они более устойчивы к присутствию выбросов в выборочных данных и менее подвержены систематическим ошибкам. в оценке ²⁰.L-момент порядка r обозначен как λ _r. Отношения L-моментов являются важными величинами для характеристики распределений. Отношение L-моментов τ ₂ = λ ₂/ λ ₁ (L-CV) аналогично обычному коэффициенту вариации, а τ ₃ = λ ₃/ λ ₂ и τ ₄ = λ ₄/ λ ₂ (L-асимметрия и L-эксцесс) аналогичны обычным асимметриям и эксцессам.

Диаграммы отношения L-моментов представляют собой удобный способ охарактеризовать распределения вероятностей гидроклиматических переменных ^21,22,23. L-эксцесс обычно отображается в зависимости от L-асимметрии на диаграммах отношения L-моментов. L-CV также может быть нанесен на график против L-асимметрии для представления двухпараметрических распределений. Диаграммы отношения L-моментов часто использовались для выбора наиболее подходящего теоретического распределения, подходящего для данной выборки данных ^24,25,26,27. Возможные теоретические распределения обычно наносятся на диаграмму отношения L-моментов L-эксцесса в зависимости отL-асимметрия, при которой функция вероятности без параметра формы будет отображаться как точка, с одним параметром формы как кривая и с двумя параметрами формы как площадь. В этом подходе все возможные значения L-асимметрии и L-эксцесса данного распределения представлены на диаграмме. Чтобы выбрать подходящее распределение для данных выборки, вычисляются L-моменты выборки, и положение выборки наносится на диаграмму в виде точки. Затем выбор подходящего распределения может быть сделан на основе относительного местоположения выборки относительно возможных функций теоретического распределения, отображаемых на диаграмме.

Методология исследования

Для анализа временной эволюции масштаба и формы распределения экстремальных гидроклиматических явлений используются скользящие временные окна в сочетании с диаграммами отношения L-моментов. Последовательные окна периодов в 40 лет извлекаются из временного ряда экстремальных значений с временным шагом между окнами в один год. Для каждого окна вычисляются выборочные отношения L-моментов, и местоположение 40-летней выборки наносится на диаграммы отношений моментов L-эксцесса по сравнению сL-асимметрия и L-CV против L-асимметрии. Таким образом, временная эволюция масштаба и формы распределения исследуемых временных рядов может быть оценена по эволюции 40-летних выборок на диаграммах. Интересующие теоретические распределения также отображаются на диаграмме L-эксцесса и L-асимметрии. Распределения, отображаемые на диаграммах отношения L-моментов, — это распределение Гумбеля (EV), Вейбулла (W), обобщенное значение Парето (GP), гамма (G), логнормальное (LN), обобщенное логистическое (GLO), обобщенное экстремальное значение (GEV). и тип Пирсона III (P3).Теоретические выражения, связывающие L-эксцесс и L-асимметрию для выбранных распределений, могут быть даны аналитически или с помощью полиномиальных приближений и доступны в справочных пособиях ²⁰.

Выбор размера выборки в 40 лет представляет собой компромисс между требованием иметь достаточное количество окон, чтобы проиллюстрировать временную эволюцию характеристик временных рядов на диаграммах отношения L-моментов, и необходимостью иметь окна большого размера. достаточно для надежной оценки L-моментов выборки.Размер выборки 40 достаточен для надежной оценки L-моментов ²⁸. В науках об окружающей среде часто встречаются образцы размером 40 или меньше ²⁹.

Возможные связи между формой распределений и некоторыми индексами низкочастотных климатических колебаний также исследуются здесь с использованием диаграмм отношения L-моментов. Для каждой 40-летней выборки гидроклиматической переменной рассчитывается среднее значение интересующего климатического индекса за тот же период.Каждой точке на диаграмме отношения L-моментов присвоен свой цвет в зависимости от средней величины соответствующего климатического индекса. Потенциальное влияние климатического индекса можно оценить по цветовой схеме, отображаемой на диаграмме. У этого метода есть ограничения, поскольку непосредственное влияние климатических индексов на годовые наблюдения может не быть хорошо представлено при использовании средних значений климатических индексов за окном. Для высокочастотных индексов, таких как SOI, в 40-летнее окно может быть включено более одного цикла.С другой стороны, для таких индексов, как AMO, циклы могут длиться несколько десятилетий, и 40-летняя выборка может быть более подходящей для анализа. {n} f ({x} _ {t}; \ theta) $$

(2)

Оценка θ — это вектор \ (\ hat {\ theta} \), который максимизирует L _n в уравнении.(1). Информационный критерий Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC) обычно используются для выбора модели. Они даются по формуле:

$$ {\ rm {AIC}} = — \, 2 \, \ mathrm {ln} ({L} _ {n}) + 2p, $$

(3)

$$ {\ rm {BIC}} = — \, 2 \, \ mathrm {ln} ({L} _ {n}) + p \, \ mathrm {ln} (n) $$

(4)

где p — количество параметров модели. AIC и BIC являются индикаторами соответствия модели данным, но также учитывают экономию с параметрами p и ln ( n ), которые наказывают более сложные модели с большим количеством параметров.

Нестационарная модель дохода — инвестиционная сеть Флориды

Отправлено Полом Мигхером 27 июня 2013 г., 09:10:00

Базовый процесс, который генерирует доход для направления деятельности, может быть стационарным или нестационарным по своей природе. Стационарный процесс получения дохода — это процесс, в котором параметры распределения вероятностей, представляющие фактор дохода (например, средняя цена лобстера), указываются один раз за период, охватываемый вашей моделью дохода.Нестационарный процесс получения дохода — это процесс, в котором вы должны указать параметры несколько раз (например, средний размер улова лобстера) в течение периода, охватываемого вашей моделью дохода. В своем последнем блоге я утверждал, что для построения более реалистичной модели доходов для сезона ловли омаров мы должны учитывать тот факт, что размеры улова омаров уменьшаются в течение сезона, поскольку скорость добычи омаров в местах ловли омаров превышает скорость пополнения в течение сезона.Я утверждал, что функция экспоненциального убывания — полезная функция, которую можно использовать для представления того, как размер улова уменьшается в течение сезона. Я показал рабочий пример математики, необходимой для оценки соответствующего параметра распада k, который показывает, как размер улова уменьшается в течение сезона.

В этом блоге я хочу проиллюстрировать, как интегрировать этот нестационарный фактор (то есть размер улова) в нашу модель доходов от ловли омаров. Существенное наблюдение состоит в том, что мы не можем довольствоваться установкой параметров нашего распределения размера улова (средний размер улова и стандартное отклонение) только один раз, а вместо этого нам нужно устанавливать эти параметры несколько раз, когда мы перебираем каждый улов в сезоне.Другими словами, распределение размера улова, которое мы выбираем на основе изменений после каждого улова; в частности, параметры среднего и стандартного отклонения уменьшаются на постоянный процент после каждого улова. Это лучше отражает истинное положение дел в отношении того, как генерируется доход в течение сезона ловли омаров. Наша первая попытка создать модель дохода для сезона ловли омаров предполагала, что распределение размеров улова омаров было стационарным в течение промыслового сезона.Теперь мы предполагаем, что он нестационарный, чтобы построить более реалистичную модель дохода.

Новый сценарий, который я разработал для моделирования ловли омаров, называется lobster_revenue_with_decay.php , и код для этой модели показан ниже. Мне также сообщили, что вместо сезона омаров, состоящего из 28 поездок, в этом сезоне он будет состоять примерно из 40 поездок, так что это еще одно изменение в модели дохода, которую я представил ранее.

Что важно отметить в этом коде, так это то, что мы установили параметры нашего $ lobster_catch_distribution несколько раз в соответствии с нашей функцией экспоненциального затухания для среднего размера улова и стандартного отклонения размера улова.Как правило, нестационарный процесс включает в себя переустановку параметров внутри цикла, который генерирует доход для каждой единицы времени в вашей модели. Напротив, параметры для $ lobster_price_distribution устанавливаются только один раз вне цикла и остаются постоянными для каждой единицы времени модели. Эта структура будет общей для всех моделей доходов, которые состоят из стационарных или нестационарных факторов, определяющих выручку.

Вот как выглядит результат нашей новой модели доходов от ловли омаров.

Улов №	цена / LB	Масса (фунты)	Выручка
1	$ 3,57	629	$ 2245,53
2	$ 3,67	853	$ 3130,51
3	$ 3,67	1065	3908 долларов.55
4	$ 3,33	819	$ 2727,27
5	$ 3,50	848	2968,00 $
6	$ 3,49	1075	$ 3751,75
7	$ 3,72	1038	$ 3861.36
8	$ 3,75	933	$ 3498,75
9	$ 3,57	756	$ 2698.92
10	$ 3,58	731	$ 2616.98
11	$ 3,54	610	2159 долларов.40
12	$ 3,29	822	$ 2704,38
13	$ 3,56	757	$ 2694.92
14	$ 3,31	501	$ 1658,31
15	$ 3,59	644	$ 2311.96
16	$ 3,35	649	2174,15 долл. США
17	$ 3,34	718	$ 2398,12
18	$ 3,61	415	$ 1498,15
19	$ 3,22	842	$ 2711.24
20	$ 3,28	626	$ 2053,28
21	$ 3,49	464	$ 1619,36
22	$ 3,48	588	$ 2046,24
23	$ 3,37	234	$ 788.58
24	$ 3,42	530	$ 1812,60
25	$ 3,88	256	$ 993,28
26	3,05 долл. США	321	979,05 $
27	$ 3,43	575	$ 1972.25
28	$ 3,37	420	$ 1415,40
29	$ 3,23	554	$ 1789,42
30	$ 3,35	420	1407,00 $
31	$ 3,55	498	1767 долларов.90
32	$ 3,63	305	1107,15 долл. США
33	$ 3,44	407	$ 1400,08
34	$ 3,24	335	$ 1085,40
35	$ 3,00	455	1365 долларов.00
36	$ 3,53	359	$ 1267,27
37	$ 3,79	242	$ 917,18
38	$ 3,31	177	$ 585,87
39	$ 3,43	440	1509 долларов.20
40	$ 3,74	293	$ 1095,82
	Всего	23204	80695,58

Что вы должны отметить в этом выпуске, так это то, что выручка больше в начале сезона, чем к концу сезона. Это дает нам лучшее представление о том, какой денежный поток ожидать в течение сезона.Это лучше соответствует ожиданиям рыбаков по повседневным доходам в течение сезона ловли омаров.

Заключение

В этом блоге я проиллюстрировал, как стационарные и нестационарные факторы включаются в модель дохода. Хотя я сосредотачиваюсь на примере ловли омара, программные уроки о том, как включать стационарные и нестационарные факторы в модель дохода, носят более общий характер, и вы можете использовать эту модель в качестве шаблона для построения модели дохода для своей собственной линии промысла. -бизнес.При указании нестационарного компонента вашей модели доходов у вас есть много вариантов выбора, какую функцию можно использовать для определения настроек параметров для распределения вероятностей, представляющих этот компонент. Я использовал экспоненциальную функцию, но есть большое количество других возможных функций, которые вы могли бы использовать.

Нестационарная торговая сеть — Энциклопедия по экономике

Нестационарная торговая сеть

Смотреть страницы где упоминается термин

НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ — это… Что такое НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ?

Смотреть что такое «НЕСТАЦИОНАРНАЯ ТОРГОВАЯ СЕТЬ» в других словарях:

Стационарный объект торговли

О переходе налогоплательщиков ЕНВД на НПД

Типы торговых предприятий

Разъяснение порядка применения патентной системы налогообложения в отношении стационарной и нестационарной торговой сети

Нестационарная торговая сеть — Муниципальное образование город Пермь

Введение в стационарные и нестационарные процессы

Введение в стационарные и нестационарные процессы

Приготовление сырых данных

Типы нестационарных процессов

Стационарный тренд и разница

Итог

новых сетевых типов территориального развития

Deep Learning — Прогнозирование временных рядов с использованием LSTM: важность создания стационарных временных рядов

Нейронные сети для онлайн-обучения нестационарных потоков данных: обзор и приложение для повышения гибкости интеллектуальных сетей

Как удалить тенденции и сезонность с помощью разностного преобразования в Python

Обзор учебного пособия

Стационарность

Стационарные временные ряды

Нестационарные временные ряды

Создание стационарных данных серии

Нужна помощь с глубоким обучением для временных рядов?

Преобразование разницы

Разница лагов

Порядок разницы

Вычисление разницы

Различия для удаления тенденций

Разница для устранения сезонности

Дополнительная литература

Сводка

Разрабатывайте модели глубокого обучения для временных рядов уже сегодня!

Разработка собственных моделей прогнозирования за считанные минуты

Наконец-то привнесите глубокое обучение в ваши проекты прогнозирования временных рядов

Изменения в распределении гидроклиматических экстремумов в нестационарной структуре

Диаграммы отношения L-моментов

Методология исследования

Нестационарная модель дохода — инвестиционная сеть Флориды

Заключение

Добавить комментарий Отменить ответ