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多元时序预测：独立预测 or 联合预测？
今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法 Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测 多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel 2、哪种方法更好 文中首先做了详细的对比实验，在多个数据集，观察CI方法和CD方法哪种效果更好（采用线性模型）。文中实验得到的一个核心结论是：CI方法在大多数任务上表现的更好，并且效果方差也更小。 正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵
2.7K20编辑于 2023-08-17 - 来自专栏Python与算法之美
darts 时序预测入门
它主要支持以下任务:时间序列预测 (包含 ARIMA, LightGBM模型, TCN, N-BEATS, TFT, DLinear, TiDE等等) 时序异常检测 (包括 分位数检测 等等) 时间序列滤波 (包括 卡尔曼滤波，高斯过程滤波) 本文演示使用darts构建N-BEATS模型对 牛奶月销量数据进行预测~ 公众号算法美食屋后台回复关键词：源码，获取本文notebook源码和数据集~ ! = plt.subplots(1, 1, figsize=(10,5)) ts.plot(color='cyan', ax = ax2) ax2.set_title('after fill') # 3 model.load_from_checkpoint(model_name=model.model_name,best=True) 四，评估模型 # 历史数据逐段回测，使用真实历史数据作为特征，不做滚动预测 score: {}".format(test_score) ) plt.legend() 五，使用模型 #滚动预测，使用预测的数据作为后面预测步骤的特征 # (注意：当预测步数 n 小于等于模型的output_chunk_length
78911编辑于 2024-06-14 Chronos-2：从单变量到通用时序预测
引言：时序预测的新范式时序预测在商业、科学和工程的众多应用中至关重要。近期，基础模型引领了时序预测领域的范式转变。 与从单一时间序列进行外推的统计模型，或在特定任务上训练的早期深度学习模型不同，时序基础模型（TSFM）在大规模时序数据上进行一次性训练，然后可应用于各种预测问题。 在涵盖广泛预测任务（单变量、多变量和含协变量）的综合时序基准测试fev-bench上，Chronos-2以较大优势优于现有的TSFM。 除了Chronos-2，只有TabPFN-TS和COSMIC支持协变量，而Chronos-2以很大优势优于所有基线（包括TabPFN-TS和COSMIC）。在GIFT-Eval时序基准测试上的结果。 我们邀请研究人员和从业者参与Chronos-2的研究，共同探索时序基础模型的前沿领域。FINISHED
40510编辑于 2026-03-12- 来自专栏量子发烧友
时序预测问题及其应用
与此同时，数据本身的价值属性、普遍性也给时序预测带来广泛的应用空间。下文将主要介绍时序预测的基本概念、解决时序预测问题的几种方式和模型、时序预测与前沿技术结合的创新思路及成果等。 1.时序预测 时间序列，也可被称为时间数列、历史复数或动态数列。时序预测（Time Series Prediction）全称为时间序列预测，实际上是对时间序列进行预测的一种方法简称。 简而言之，时序预测即是通过分析一段有限时间内某个量的变化情况，预测该变量未来一段时间或某一时刻的变化情况和预测值。关于时序问题的研究方向除时序预测外，还包括时序分类研究、时序异常检测研究等。 时序预测在物联网结果预测、销量预测、交通流量预测、价格预测、金融股票等多个方面都有应用。 LSTM模型包含时间值、样本数、数据特征数（下图隐含层包括数据特征、维度等信息），其可视化图形如下： 2.时序预测实现 与传统的时序预测方法相比，使用带有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络RNN
1.5K10编辑于 2023-03-08 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
再谈数据挖掘——时序预测初探
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 为提高预测的精度，机器学习算法被引入时序预测，此类方法根据具体的应用场景，选取可能影响预测值的features，将这些features引入模型，应用机器学习的分类/回归模型来进行预测。 现实预测中，机器学习方法往往结合传统时序预测法来运用。 4. 展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注，能够准确预测趋势是时序预测的基础应用，其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法，我们期待时序预测能够有更多的应用场景，比如通过精准预测，发现可能出现的突发事件以提高应对措施 这里初步探索的ARIMA模型是通用场景下的时序预测，在具体应用场景下，预测可以做的更精确。
2.7K50发布于 2018-01-26 - 来自专栏AI研习社
时序分析与预测完全指南
with plt.style.context(style='bmh'): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2,2 ) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0,0), colspan=2) acf_ax = plt.subplot2grid( 预计值和实际收盘价比较 我们的预测似乎有点偏离。事实上，预测价格很平稳，这意味着我们的模型可能表现不佳。 当然，这不是因为我们的程序，而是因为预测股票价格基本上是不可能的。 项目2-使用 Prophet 预测空气质量 标题说明了一切：我们将使用 Prophet 来帮助我们预测空气质量！ ? 这里，yhat 代表预测值，yhat_lower 和 yhat_upper 分别代表预测值的下限和上限。 Prophet 让你可以轻松绘制预测图，我们得到： ?
2.6K21发布于 2019-08-20 - 来自专栏全栈程序员必看
Facebook时序预测工具Prophet实战分析
引言 去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。 它基于一个自加性模型，用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。 其实对于时序预测问题，计算问题可以通过并行执行解决，存储问题可以通过关系型数据库MySQL或数据仓库Hive解决。 Prophet解决的“规模”问题，其实本质上是在完成时序预测任务时面临的各种复杂情况，Prophet能够适用于多种业务场景下的预测。 Prophet的亮点 当你做了很多时序预测任务时，你就会发现，并不是所有的任务都能用一个预测流程来解决。“一招鲜，吃遍天”在数据科学里是行不通的。 用户提供的重要节日列表 Prophet其中最重要的思想就是曲线拟合，这与传统的时序预测算法有很大的不同。
2.8K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏机器学习实践二三事
使用Tensorflow进行时序预测(TFTS)
时序预测是一个经典的话题，应用面也很广; 结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式. 这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇: 1. 使用Tensorflow Time Series模块 2. 使用底层点的LSTM Cell 这就是第一篇啦，Time Series Prediction via TFTS. 主要提供三种预测模型: AR、Anomaly Mixture AR、LSTM Examples 读入数据 你的数据可以是两种: 1. numpy array 2. from a CSV file input_fn=tf.contrib.timeseries.predict_continuation_input_fn( evaluation, steps=250))) #预测之后的 红色是预测的那一段.
2.5K90发布于 2018-01-02 Chronos：语言模型架构适配时序预测
作者： Abdul Fatir Ansari, Lorenzo Stella 日期： 2024年3月18日 阅读时间： 2分钟相关代码/数据集Chronos：学习时间序列的语言正文时间序列预测对于零售 Chronos令人印象深刻的零样本能力使其成为一种可行的“通用”预测解决方案，简化了部署流程。 从业者无需为每个特定应用训练单独的模型，而是可以直接使用现成的Chronos模型立即进行准确预测，从而降低计算成本并更容易采用先进的预测技术。 使用预训练模型进行时间序列预测是一个令人兴奋的前沿领域。通过将预测任务重新表述为一种语言建模，Chronos展示了一条通往通用、准确预测的更简单路径。 研究领域机器学习标签时间序列概率预测FINISHED
15110编辑于 2026-04-06- 来自专栏R语言数据分析指南
NC图表复现-时序分析预测图
❞ library(tidyverse) library(ggtext) data <- read_tsv("data2.txt") df <- read_tsv("data1.txt") %>% bgc_lower=GPPBGC-bgc_se) ggplot()+ annotate(geom="rect",xmin=2011,xmax=Inf,ymin=-Inf,ymax=0,alpha=.2) + geom_line(data=df %>% select(1,2,4) %>% pivot_longer(-id), aes(x = id, y = value,color =name),size=1)+ geom_ribbon(data=df %>% select(1,2,6,7), aes(x=id,y=GPPFULL,ymin = full_upper
34510编辑于 2024-03-02 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】再谈数据挖掘——时序预测初探
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 现实预测中，机器学习方法往往结合传统时序预测法来运用。 4. 展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注，能够准确预测趋势是时序预测的基础应用，其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法，我们期待时序预测能够有更多的应用场景，比如通过精准预测，发现可能出现的突发事件以提高应对措施 这里初步探索的ARIMA模型是通用场景下的时序预测，在具体应用场景下，预测可以做的更精确。 PPV课其他精彩文章： 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 4、回复“
1.3K40发布于 2018-04-20 - 来自专栏数据STUDIO
时序预测的深度学习算法介绍
来源：轮回路上打碟的小年轻（侵删） 2 算法展示 2.1 RNN类 在RNN中，每个时刻的输入和之前时刻的状态被映射到隐藏状态中，同时根据当前的输入和之前的状态，预测下一个时刻的输出。 除了用于语音生成，WaveNet还可以应用于时序预测任务。在时序预测任务中，我们需要预测给定时间序列的下一个时间步的取值。 模型训练输入输出b长度对时序预测影响探究？ 在预测阶段，TFT方法使用已训练好的模型来对未来时序数据进行预测。 在预测阶段，Informer方法可以使用滑动窗口技术来预测未来时间点的值。 Informer方法在多个时序预测数据集上进行了实验，并与其他流行的时序预测方法进行了比较。
2.7K32编辑于 2023-09-04 - 来自专栏机器学习-数据挖掘
【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型
早期的时序分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的波动特征和发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。 随着时间和社会的发展，想通过对序列（比如金融、人口、互联网等相关行业）简单的观察和描述,总结出随机变量发展变化的规律,并准确预测出它们将来的走势通常是非常困难的。 1、图检验法 时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差均为常数的性质，平稳时间序列的时序图（折线图）应该始终在一个常数值附近随机波动无明显的趋势性或周期性，而且波动的范围有界。 通常来说，只有那些序列值之间具有密切的相关关系，历史数据对未来的发展具有一定的影响，才可以用来建模以挖掘历史数据中的有效信息，并预测未来的发展。纯随机性序列不具有任何分析价值。 步骤4 利用构建的拟合模型，可以进行动态结构分析以考察研究对象的运行规律，调整输入变量以控制研究对象的发展、对未来变化进行序列预测。 4. 平稳时间序列之ARMA建模 4.1.
20.3K75发布于 2020-07-22 - 来自专栏科学最Top
时序论文27｜Fredformer：频域去偏差的时序预测Transformer模型
/2406.09009 代码链接：https://github.com/chenzRG/Fredformer 前言 这篇文章发表于KDD2024，作者的出发点以及写作思路特别好，属于先通过定量分析发现时序预测任务中 其中绿线是真实数据，红线是模型预测的曲线，很明显FEDformer和Patch TST的预测，对数据大幅变化的情况预测的比较准，然而小幅波动却几乎不敏感。 上面左图中的k1表示低频特征，模型成功捕捉到了低频成分k1的振幅，但未能捕捉到k2和k3，所以下方的relative error热图值基本只在k1有优化，表明模型主要集中于学习k1成分。 有了思路和目标，我们看作者设计的模型，如上图所示，总共包含4部分，分别是：（1）从DFT到IDFT的骨干网络；（2）频域建模模块；（3）Transformer 编码模块；（4）频域Summarization （2）然后是频域建模模块，这块主要对频域特征进行patch，然后归一化，是本文的核心创新点，据作者所说经过该步骤后，Fredformer模型能够更公平地对待所有关键频率成分，减少由于振幅比例差异导致的学习偏差
1.1K11编辑于 2024-09-27 - 来自专栏CSDN社区搬运
时序预测:多头注意力+宽度学习
在此之前，将这两种高度非线性映射算法融合的主要方法是使用堆叠的多头自注意力来提取特征，然后使用宽度学习模型进行分类预测。 这篇论文提出了一种直接将多头注意力模块集成到宽度学习中的方法，从而实现了端到端的预测模型。 文章的主要贡献点 1、提出了一种名为“Multi-Attn BLS”的BLS新范式，可以用于动态建模混沌时序数据。 3、Multi-Attn BLS在三个基准测试上取得了出色的预测效果，其它在混沌时间序列中也具有很强的可解释性。 Multi-Attn整体架构 Multi-Attn BLS主要可分为三个部分：1）混沌时序数据预处理；2）基于BLS随机映射的非线性动态特征重新激活；3）利用多头注意力机制进行多层语义信息提取。
27410编辑于 2024-11-15 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
monocle 2拟时序分析
monocle做拟时序分析首先要构建CDS需要3个矩阵：expr.matrix、pd、fd，其次将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象。 然后选择想要做拟时序依据的基因就可以了,如果已知开始和结束的细胞，将过程开始时收集的细胞与结束时收集的细胞简单地进行比较，并找到差异表达的基因，做拟时序依据的基因，根据时间点的差异分析选择基因通常非常有效 ：expr.matrix、pd、fd # 将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象 #cds <- importCDS(GetAssayData(seurat.object)) #选择做拟时序的亚群 Mono_tj<-subset(seurat.object, idents = c(1,2,4,6,7)) Mono_matrix<-as(as.matrix(GetAssayData(Mono_tj unsup_clustering_genes$gene_id) #用DDRtree 进行降维分析 Mono.cds <- reduceDimension( Mono.cds, max_components = 2,
2.3K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】基于深度学习的高效时序预测
❀ 基于深度学习的高效时序预测 概述 一、论文思路 二、论文模型 三、实现方法 四 复现论文 使用方式 代码结构 部署方式 概述 2022年，清华大学软件学院的学者提出了Autoformer:用于长期时间序列预测的自相关分解 Transformer延长预测时间是实际应用的关键需求，如极端天气预警和长期能耗规划。 ，作者将Autoformer作为分解体系结构，通过设计内部分解模块，使深度预测模型具有内在的渐进分解能力。 (1).作者首先通过原数据减去池化平均项，获得分解项备用 (2).编码器，待训练的原始时序数据经过自相关机制，时序分解模块，前馈神经网络以及再一次时序分解模块获得编码器的结果，其中，从输入到第一个时序分解和从第一个时序分解模块到最后一个有一个残差连接 (3).解码器，将(1)中获得的分解项和(2)的输出结果一并输入到解码器中，解码器会经过两次自相关机制和时序分解，在第二次自相关中会接受来自编码器的输出和自身模型前一个阶段的输出同时作为输入。
67920编辑于 2024-12-30 - 来自专栏Coggle数据科学
时序预测竞赛之异常检测算法综述
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。 异常分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。 上面的解释可能不太容易理解，我们结合图片来看一下： 通常，异常检测算法应该将每个时间点标记为异常/非异常，或者预测某个点的信号，并衡量这个点的真实值与预测值的差值是否足够大，从而将其视为异常。 常见异常检测方法 从分类看，当前发展阶段的时序异常检测算法和模型可以分为一下几类： 统计模型：优点是复杂度低，计算速度快，泛化能力强悍。 该方法的思路是从过去的几个数据点来生成下一个数据点的预测，在过程中添加一些随机变量（通常是添加白噪声）。以此类推，预测得到的数据点可以用来生成新的预测。很明显：它会使得后续预测信号数据更平滑。 该领域还在研究中，可以参考这里，构建时序模型需要大量的工作。构建成功完成后，就可能在精确度方面取得优异的成绩。
1.6K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测 对于本来的事例就无规律可循，这种事情是用Microsoft时序算法无法预测的，或者预测结果是不准的，比如：大师，您帮我算算我下期彩票买什么号能中一等奖？？？我那个去！.... （2）VS2008、SQL Server、 Analysis Services 操作步骤 （1）这里我们应用上期中时序算法的解决方案，我们打开： ? 咱们后期进行.... （2）基于现有Microsoft时序算法来推测未来发生结果值 这个步骤没啥复杂的，就是根据上篇我们的时序挖掘模型来推测出未来将要产生的销售额和销售量，我们会推测出详细的结果值表 我们进入 ，丫不是说时序算法可以预测未来的事情嘛....咋认怂了呢....
4.2K61发布于 2018-03-12 - 来自专栏圆圆的算法笔记
用Transformer做多元时序预测的最佳方法？
Transformer如何应用于时间序列预测一直是近期探讨的一个核心问题，这里包括多变量建模的处理方式、Transformer的结构等。 那么，到底如何使用Transformer进行时间序列预测效果最好呢？ 2、Transformer结构 在Transformer结构上，本文提出了placeholder-enhanced的方式。 在原来的Encoder-Decoder结构中，预测序列和历史序列被分割成两个部分分别由Encoder和Decoder建模，再通过cross-attention建立联系。 patch内子序列长度的选择，可以看出子序列长度越大，整体效果越好： 对于多变量关系建模方面，直接将channel融合到一起输入Transformer的效果最差，而其他的各种将channel间信息交互与时序建模分开的方式效果基本不相上下
3K21编辑于 2023-08-17
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