在使用DeepAR时，是否应该删除时间序列中的趋势？

Question

我发现对于其他一些时间序列数据的算法，建议在进行预测之前消除趋势和季节性(例如：ARIMA和LSTM)。

我从纸中发现，SageMaker的DeepAR内部处理季节性，但同样的东西代表趋势吗？

假设我有多个时刻表，其中一些有正面的，有些有负面的趋势。我应该删除趋势，然后使用DeepAR预测，还是应该忽略它，让DeepAR来处理它？

Answer 1

是的，你应该这样做。

您应该这样做的主要原因是，当数据呈上升/下降趋势时，当数据不断变化时，在训练模型时很难对有用的数据进行采样，如果在培训时看到足够多的输入/输出模式，而这些模式在预测时再次出现，lstm类模型就会工作。然而，对于趋势数据，近现在的数据(用于预测)与过去的数据(在训练时使用)有很大的不同。

尽管如此，并不是所有的时间序列预测模型都会受到这一问题的影响，通常情况下，NBeats可以很好地处理这个问题，因为它能够很好地了解趋势的参数(可能是线性)，并且可以毫无困难地扩展到未来。