TimeSeries
Прогнозирование временных рядов на Arduino с помощью моделей AR и MA без динамической памяти
Версия1.0.0
ZIP на зеркалеготов
ПроверкаSHA-256
Размер27.51 KiB
Источникофициальный
Обновлено2026-10-08
Установка
Последняя опубликованная версия1.0.027.51 KiB ZIP
СкачатьZIP уже в зеркале TREMAАрхив хранится локально и уже прошел проверку контрольной суммы. Скачивание должно начаться сразу.версия: последняя · сохранен: 2026-08-29 04:44:59 UTC
Как подключить скачанный ZIP
- Скачайте архив — реестр отдает его уже проверенным.
- В Arduino IDE выберите «Скетч → Подключить библиотеку → Добавить .ZIP библиотеку».
- Укажите скачанный файл — библиотека появится в списке доступных.
Контрольная сумма
SHA-256:8bd32d55131b575a5ff0116ccd39b29da65b5670960417d6d52588da433aab7fАрхив
TimeSeries-1.0.0-8bd32d55.zipОписание
Если нужно прогнозировать временные ряды на Arduino, эта библиотека реализует классические статистические модели — AR(p) и MA(q) — для одно- и многошагового прогнозирования. Код написан на шаблонах и использует циклические буферы, поэтому памяти и вычислений минимум: нет зависимостей от других библиотек, нет динамической памяти, совместима со всеми платами Arduino. Сложность растёт линейно с порядком модели и горизонтом прогноза, поэтому для лёгких задач вроде предсказания тренда по датчикам это работает. Если нужны более сложные модели ARIMA или нейросети — здесь их не найдёшь.