本文将对时间序列预测的方法进行综述,包括传统统计方法和机器学习方法。 一、传统统计方法 1. 移动平均法 移动平均法是一种简单的时间序列预测方法,它将未来时期的预测值设定为过去时期观察值的平均值。这种方法适用于数据波动平稳且没有明显的趋势和周期性的情况。 2. 指数平滑法 指数平滑法是一种基于加权平均的...
1 什么是时间序列预测? 时间序列:指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测:就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。 时间序列数据的研究方向:分类聚类、异常检测、事件预测、时间序列预测等。时间序列预测的应用场景:时间序列...
时间序列预测 综述 时间序列预测是一种通过分析历史数据来预测未来数据的方法。它在许多领域都有广泛的应用,如金融、经济、气象、能源等。 时间序列预测的方法主要分为两类:传统方法和机器学习方法。传统方法包括移动平均法、指数平滑法、自回归滑动平均模型等。这些方法简单易懂,但对于复杂的时间序列数据往往效果不佳...
平均法:过去时间平均值作为预测值 随机游走方法(Random Walk):利用最近时间观测值作为预测值;相应的改良修正方法:dRW(drift,应对数据漂移,应该就是指趋势项),sRW(seasonality,季节项) 统计方法 自回归系列:AR / ARMA / ARIMA / sARIMA 指数平滑系列:SES / DES / TES 机器学习方法 机器学习方法对时序数据的线性...
时间序列是指按一定时间顺序上以一定的时间间隔收集的数据集合。虽然时间序列上的一些统计方法早在 1970 年代就开始大量研究,但是基于深度学习的模型当前能够获得更强的效果并且新的深度学习框架正在逐步被研究和创新出来。本文的主要目的是对于时间序列预测领域中深度学习基础设施进行全面广泛的研究和梳理。另外,本文也会...
文章将首先介绍时间序列预测的基本概念、研究意义和应用场景,为后续讨论奠定基础。随后,将详细阐述时间序列数据的特性与分类,以及预测过程中常见的挑战与问题。在此基础上,文章将重点综述各类时间序列预测方法,包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法等,分析它们的原理、优缺点及适用范围。还将关注这些方法的最新研究...
这是过去几年时间序列Transformer领域最有前途的论文之一。因为预测比分类甚至异常检测更具挑战性，因为你试图预测未来多个时间步骤的巨大可能值范围。这么多的研究都集中在预测上，而忽略了分类或异常检测，对于Transformer我们是不是应该从简单的开始呢？4、WaveBound: Dynamic Error Bounds for Stable Time Series ...
本次演示将综述时间序列预测方法的基本原理、实现过程、优缺点以及未来研究方向。一、时间序列分析一、时间序列分析时间序列分析是通过观察时间序列数据的变化规律,探究其内部结构和特征的过程。一般而言,时间序列分析包括以下几个步骤:一、时间序列分析1、时间序列建立:收集历史时间序列数据,并对其进行预处理,如去除异常值...
早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的...
1.除MLP模型外,当参数化正确时,所有模型都能得到准确的预测。但模型的结果分布存在显著差异。这说明了找到最佳架构配置的重要性。 2.无论其隐藏块的深度如何,MLP网络都无法对时间序列数据的时间顺序进行建模,因此预测性能较差。 3.LSTM的WAPE结果最好,GRU次之。然而,CNN在WAPE的均值和标准差上优于它们。这表明卷...