【Python】固定値と時系列の混合の説明変数から時系列の目的変数を予測する分析手法

Question

実現したいこと(イメージ)

・物質A1を、B1℃で加熱したときの、物質A1の温度変化を予測したい。
・物質をA1、A2・・・と変更させても温度変化を予測したい。
・加熱温度をB1、B2・・・と変更させても温度変化を予測したい。

###説明変数データ(イメージ)
・物質A1、A2・・・の物性値(熱伝導率など)の固定値
・加熱温度B1、B2・・・の時系列データ

###目的変数データ(イメージ)
・加熱された物質の温度変化の時系列データ

###困っていること
・似たような事例があるとは思うのですが、調べてもなかなかフィットする事例が引っかからなく、調べ方もよく分からない状況です。(時系列から時系列の予測や、重回帰分析のような複数の固定値からある固定値を予測は別の事例でやったことがあるレベルです。)
今回のような参考となる事例をご存知でしたら教えていただけるとありがたいです。

Comments

[aokikenichi]

加熱温度は時系列データとなっていますが本当でしょうか。
物質A1に対して加熱温度を
1分　B1度
2分　B2度
3分　B3度
と変えていくのでしょうか？

物質A1を、B1℃で加熱したときの、物質A1の温度変化を予測したい。

とありますので

B１℃で加熱した時にA1の温度変化がどうなるか
B２℃で加熱した時にA1の温度変化がどうなるか
、、、
では無いでしょうか。そうするとBの方は時系列データではないと思います。
Bの温度変化を本当に変えるならば、まずは物質Aの物性等を説明変数にせず、
A1のモデル
A2のモデル
と作っていった方がよいかと思います。