Câți oameni vă vor trece pragul săptămâna viitoare?

Alegeți o locație și citiți săptămâna viitoare într-o singură propoziție. Apoi întoarceți-vă în timp ca să vedeți cât de corectă a fost prognoza, comparați patru metode sau încercați propriile cifre. Totul se calculează în browserul dumneavoastră.

Demo-ul necesită JavaScript. Modelul și doi ani de numărători au aproximativ 700 KB și se descarcă o singură dată.

Demo-ul în sine este în engleză, ca și datele sale.

Date reale: vizitatori numărați zilnic de senzori stradali din Melbourne (City of Melbourne, CC BY 4.0), ultimii doi ani. Aici sunt prezentate opt locații; rezultatele de mai jos le acoperă pe toate cele 65.

11,1%Eroarea medie a prognozei, la patru săptămâni, în 65 de locații și 12 date de după sfârșitul datelor de antrenare. Copierea cifrelor din săptămâna trecută: 14,3%.

83%Din zilele reale se încadrează în intervalul probabil al modelului nostru, care țintește 80%.

600 KBÎntregul model. Rulează în această pagină, iar pe orice server actualizează fiecare locație în fiecare dimineață. Fără GPU, fără factură API.

Cum funcționează

DateDoi ani de numărători zilnice de vizitatori la 65 de locații. Zilele cu ore lipsă sunt goluri, nu estimări. Seria desenată de dumneavoastră este tratată la fel.

MetodeMetoda „ca săptămâna trecută”, netezirea exponențială și modelul nostru gradient boosting rulează pe dispozitivul dumneavoastră; modelul de bază a fost rulat o singură dată pe GPU. Toate patru au fost testate la fel: antrenate pe date de dinainte de mai 2026, apoi puse să prognozeze douăsprezece date pe care nu le văzuseră.

RezultateNetezire exponențială: eroare de 11,9%. Chronos-Bolt, un model mare de prognoză gata făcut, rulat pe un GPU: 10,8%, practic la fel de precis ca al nostru, dar dintr-un model prea mare pentru un browser. O prognoză la patru săptămâni durează aici 2 ms.

Ce primițiO prognoză cu interval pentru fiecare locație, în fiecare dimineață, în instrumentul pe care îl folosiți deja, și o cifră onestă despre cât de mult poate greși. Fără GPU, fără facturi API.

Cod, procesarea datelor și benchmarkul complet: github.com/balticml/demand-forecasting. Vreți asta pentru comenzile, apelurile sau vizitatorii dumneavoastră? Contactați-ne