分类目录归档:时间序列预测

Temporal Fusion Transformer (TFT)-时间序列预测模型-03005-V01


Temporal Fusion Transformer (TFT):时间序列预测的智能指挥官

在时间序列预测领域(如销量预测、股价分析、电力负荷预估),我们常面临复杂挑战:历史数据中混杂着长期趋势、周期性波动、突发事件影响,以及外部变量(如天气、节假日、促销活动)。传统模型如ARIMA、LSTM或标准Transformer,往往难以同时高效捕捉这些不同时间尺度上的信息并理解它们之间的复杂关系,更难以解释预测结果的原因。

Temporal Fusion Transformer (TFT) 正是为解决这些难题而生。它由谷歌研究团队于2019年提出,融合了LSTM和Transformer两大架...

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TSFormer-时间序列预测模型-03006-V01


TSFormer:时间序列预测的Transformer新锐

在当今大数据时代,时间序列预测(如股票走势、天气变化、设备故障预警)至关重要。传统模型如RNN、LSTM常受限于“长期依赖”问题——难以有效捕捉遥远数据点间的关系。而Transformer模型凭借强大的全局建模能力异军突起,TSFormer正是专为时间序列预测优化的Transformer变体,兼顾了高效与精准。

核心思想:化繁为简,聚焦重点

TSFormer的核心在于解决原始Transformer应用于超长序列时的两大痛点:

  1. 计算爆炸: Transformer的自注意力机制需计算序列中每对点之间的关系,序列长度增加时,计算量和...

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Prophet-时间序列预测模型-03007-V01


Prophet 时间序列预测模型介绍

Prophet 是由 Facebook (现 Meta) 核心数据科学团队开发并开源的一款强大的时间序列预测工具。它的设计初衷是让分析师和业务人员(不一定需要深厚的时间序列理论或统计学背景)也能轻松地生成高质量、可解释的预测结果,尤其擅长处理商业领域常见的时间序列数据特征。

核心设计理念与优势

  1. 面向业务场景:

    • 节假日效应: 商业数据常受节假日(如春节、双十一、圣诞节)显著影响。Prophet 允许用户显式地输入自定义的节假日列表(包括日期和影响范围),模型会自动学习这些事件对时间序列的正面或负面影响。
    • 季节性与趋势变化: 业务趋势并非一成不变。...

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ARIMA-时间序列预测模型-03008-V01


ARIMA时间序列预测模型介绍

ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average),即自回归综合移动平均模型,是时间序列预测领域最经典、应用最广泛的工具之一。它擅长捕捉数据中的趋势、季节性和内在依赖关系,用于预测未来的数据点。

核心思想:拆解时间序列

ARIMA模型认为,一个时间序列的值主要受三方面因素影响:

  1. 历史值的影响 (AR - 自回归): 当前的值与它过去几个时刻的值存在线性关系。例如,昨天的气温很可能对今天的气温有直接影响。
  2. 历史预测误差的影响 (MA - 移动平均): 当前的预测误差与过去几个时刻的预测误差存在线性关系。这反映了模...

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PI-LSTM-时间序列预测模型-03010-V01


PI-LSTM:让时间序列预测更“靠谱”的利器

在金融、气象、交通等领域,精准预测未来趋势至关重要。传统LSTM模型虽擅长捕捉序列中的复杂模式,但它通常只给出一个“点预测”——即一个确定性的未来值。现实中,预测总伴随不确定性。PI-LSTM(Prediction Interval LSTM) 应运而生,它的核心目标不仅是预测“最可能的值”,还要清晰告诉使用者预测结果可能的波动范围有多宽——这就是预测区间(Prediction Interval, PI)。

为什么需要预测区间(PI)?

想象预测明天股市收盘价: * 普通LSTM模型告诉你:“预测明天收盘是3050点。” * PI-...

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TimesNet-时间序列预测模型-03009-V01


TimesNet:时间序列预测的“时空捕手”

在金融、气象、工业监控等领域,时间序列预测是核心任务。传统模型如ARIMA、LSTM常面临挑战:难以同时捕捉复杂的时间变化模式(如突变、周期性)。2023年,清华团队提出的TimesNet模型突破这一瓶颈,成为时间序列分析的新星。它无需复杂数学公式,就能带我们理解其精妙之处。

一、 传统方法的瓶颈:时间维度的“近视眼”

想象医生查看心电图: - 局部视角(传统CNN):只能看到当前心跳的波形,忽略心跳间的规律。 - 长程视角(传统RNN):能记住过去多次心跳,但细节易模糊。

更关键的是,真实时间序列像交织的绳索: - 变化周期多样:日气温(2...

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Spacetimeformer-时间序列预测模型-03004-V01


Spacetimeformer:时空预测的新范式

在天气预报、交通流量预测、电力负荷分析等领域,我们常常面对的不再是孤立的时间点数据,而是同时蕴含时间变化空间关联的复杂信息流。传统时间序列模型(如LSTM)擅长捕捉时间依赖,却难以有效建模空间位置间的相互影响;而纯空间模型又容易忽略动态演变过程。Spacetimeformer模型应运而生,其核心突破在于将Transformer的强大能力创新性地应用于统一建模时空维度,开辟了预测复杂时空现象的新路径。

一、核心思想:时空一体化的注意力网络

Spacetimeformer 的核心在于它看待数据的方式发生了根本转变:

  1. 化时空为序列: 模型摒...

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DeepAR-时间序列预测模型-03003-V01


DeepAR:面向未来的智能时间序列预测引擎

在当今数据驱动的世界中,时间序列预测扮演着关键角色:零售商需要精准预测商品需求以优化库存,能源公司必须预判电力负荷来平衡电网,金融机构则依靠股价预测规避风险。然而,面对复杂多变、具有季节性和不确定性的真实数据,传统方法常显得力不从心。亚马逊科学家团队开发的DeepAR模型,正是为解决这些挑战而生,它融合了深度学习的力量与概率思维,显著提升了预测的准确性与实用性。

一、 DeepAR是什么?超越点预测的智能框架

DeepAR 本质上是一种基于深度学习的概率时间序列预测模型。其核心突破在于摒弃了传统模型仅输出单一“点预测值”的局限(如“明天销量预...

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N-BEATS-时间序列预测模型-03002


N-BEATS:面向时间序列预测的纯深度学习模型

在时间序列预测领域,N-BEATS(Neural Basis Expansion Analysis for Time Series)模型于2019年由Element AI的研究团队提出,以其独特的纯深度学习架构优异的预测性能良好的可解释性,迅速成为该领域的明星模型。它摒弃了传统模型中的复杂特征工程或特定领域知识依赖,仅使用全连接层(MLP)构建,展现了深度神经网络在时间序列预测中的强大潜力。

核心设计理念与创新

  1. 完全深度学习架构:

    • N-BEATS 彻底摆脱了传统时间序列模型(如 ARIMA、指数平滑)或混合模型(如结合 LSTM...

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TimesFM-时间序列预测-03001


以下是关于谷歌时间序列预测基础模型 TimesFM 的详细介绍,基于搜索结果的综合分析:


1. 模型概述

TimesFM 是谷歌研发的专为时间序列预测设计的 仅解码器(decoder-only)基础模型,参数规模为 2亿(200M),在包含 1000亿个真实世界时间点 的多样化数据集上预训练而成。其核心目标是通过大规模预训练实现 零样本(zero-shot)预测,即在无需微调的情况下直接应用于新任务,性能媲美甚至超越传统监督学习方法。


2. 核心架构与创新

架构设计

  • 分块(Patch)处理:将时间序列分割为连续的非重叠块(如32个时间点为一个输入块),每个块通过残差块转换为向量,并...

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