Преобразование нестационарных временных рядов

Евгений10 апреля 2014Data Mining, Предобработка данных0 комментариев

Добрый день, есть нестационарный временной ряд по которому надо строить прогноз. Для использования ARIMA мы его преобразуем к стационарному, вопросы:
1. после получения окончательной модели (например продифференцированной), при построении прогноза надо как-то учитывать, что мы например 2 ряда дифференцировали ряд?
2. какие еще можно ML-алгоритмы использовать для прогнозирвоания кроме ANN и надо ли приводить ряд к стационарному виду?
Спасибо