高维时间序列预测的ML算法

Question

我试图建立一个经济中商品价格的预测模型(试图预测通货膨胀)。

数据集:过去6年有300种商品价格的月变动率。并加入了n宏观经济变量时间序列。

期望模型：

• 投入: 300种商品价格的最后12种变化+ n宏观经济变量的12种变化
• 产出: 300种商品价格的下一次变动(仅一步)。

我正在考虑使用LSTM模型，但我不知道维度是否会出现问题，或者是否有更好的模型或某种推荐的数据预处理。

Answer 1

你试过XGBoost了吗？

它过去在包括时间序列在内的多维数据中有很好的效果。

它主要用于零售预测，并适用于您的情况：

https://towardsdatascience.com/machine-learning-for-store-demand-forecasting-and-inventory-optimization-part-1-xgboost-vs-9952d8303b48