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 从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？ 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

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~ ! 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 color='cyan') plt.title( "yhat-forecast R2-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，无需滚动) ts_preds = model.predict(n = len(

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。 如销量预测方面，时序预测可基于历史销量数据预测未来某一时间段的销量，为厂商的生产和备货计划提供决策支撑；如股票价格预测，需要对各种社会影响因素综合考量后纳入时序预测模型中，常见的方法有短期预测的指数平滑法

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。

时序分析与预测完全指南

无论我们是想预测金融市场的趋势还是用电量，时间都是我们模型中必须考虑的一个重要因素。例如，预测一天中什么时候会出现用电高峰是很有趣的，可以以此为依据调整电价或发电量。 输入时间序列。 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。 它是一个在 python 和 r 中都可用的预测工具。该工具帮助生成高质量的预测。 让我们看看如何在第二个项目中使用它！ 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： ?

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。

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. 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.

NC图表复现-时序分析预测图

【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. 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。

时序预测的深度学习算法介绍

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。 通过将这些算法进行融合，可以使得时序预测模型更加鲁棒和准确。在实际应用中，可以根据不同的时序预测场景，选择合适的算法融合方式，并进行模型的调试和优化。

【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.

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。 这个问题在时间序列预测中，可能会使模型结果产生偏差，并导致信息损失。但是我们知道，高频特征实际代表了短期变化，而且在频谱中占据相当大的部分，忽视低频特征就可能会增加时间序列预测中频率偏差的可能性。 通过深入的实证分析，作者定义了时间序列预测中的频率偏差问题。提出Fredformer框架结合频域归一化、注意力机制设计减轻了这一偏差。 同时，研究超参数优化、长期预测能力、模型解释性。

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。 核心代码复现 在本文中，我们主要关注MultiAttn-BLS中多头自注意力机制和BLS模型的融合，对时序数据预处理的复现不是本文重点。

【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。 本文研究了时间序列的长期预测问题。先前的基于 Transformer 的模型采用各种自注意力机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来复杂的时间模式禁止模型找到可靠的依赖关系。 ，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

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。

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！.... ，丫不是说时序算法可以预测未来的事情嘛....咋认怂了呢.... 嘿，就是它，我找到了部分历史数据，而且里面数据都很标准，完全符合我们时序预测的算法，期号我们做主键，日期列也有..开奖号码为预测列，嘿嘿..百度做的还是蛮可爱的！ 结语 呵呵...通过上面的分析基本上我们能看到时序算法的好处，从上面的结果预测值来看..其实和他们官网给出的奖金方案还是有出入的，比如我预测求和值的大部分是16、14、17...这些值全部大于11...

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？ 近期华南理工大学发表了PETFormer，这篇文章主要从两个角度探索了Transformer如何应用于时间序列预测，一方面是Transformer的结构上，提出了Placeholder-enhanced 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

kaggle实战-精美可视化与时序预测

kaggle实战-销售数据的精美可视化分析与时序预测 本文是基于一份商品销售数据，使用Pandas、seaborn、statmodels、sklearn、线性回归预测、xgboost等库和方法进行多角度的可视化分析和时序预测 predict_seasonality(train, 'date', 'W', 'sales', axes[1], "Sales Seasonal Forecast") plt.show() ​ ​ 时序预测 构造时序数据 基于train数据构造时序特征： store_sales = train.copy() # copy副本 store_sales["date"] = store_sales.date.dt.to_period 0.0 2017-01-07 5.962963 0.0 2017-01-08 5.074074 0.0 2017-01-09 3.537037 0.0 2017-01-10 3.222222 0.0 时序特征可视化 ) # 去除离群点：每年的第一天 plot_lags(x=onpromotion.iloc[1:], y=y_deseason.iloc[1:], lags=3, nrows=1) ​ ​ ​ 时序预测可视化

LTSM 实现多元素时序数据植物健康预测

引言： 近些年来，“预测”一词在各个领域被频繁提及，所谓预测，实际上就是根据历史规律，推测未来结果。 近几十年来，随着人工智能技术的发展，出现了新型的预测方法，人工神经网络预测技术正是其中佼佼者。 得益于 LSTM 的各类优点，应用 LSTM 模型对具有时序性的事物进行预测具有实际意义。 故今天我们将使用keras搭建LSTM实现多元参数进行时序数据的预测，应用于农业健康状况预测，模型200轮拟合效果如下： 01 LSTM 算法介绍 长短期记忆（LSTM）神经网络是在循环神经网络（RNN LSTM 的电力负荷预测方法，使用这该方法对某地电力负荷值进行预测，将预测结果与传统模型对比，最终证明 LSTM 模型的误差更低，预测效果更好；王旭东等人针对短期家庭电力数据随机性强，数据维度低等问题

基于深度学习模型的空气污染时序预测

在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题 ； 如何利用模型预测。 t-1）的污染数据和天气条件预测当前时刻（t）的污染。 多元时序多时滞输入预测的完整例子如下: from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import pyplot 我希望这个例子可以帮助您完成自己的时间序列预测实验。