《时间序列预测方法》课件

时间序列预测方法时预测过数预测来趋势术间序列方法是一种基于去据未的技过时数们现规这规预测来数通分析间序列据，我可以发其律，并利用些律未值什么是时间序列预测数据序列时预测历数来预测来数间序列是根据史据未据的一种方法时间依赖时数时赖关历数来断来趋势间序列据存在间依系，可以利用史据推未预测未来预测来数销未据，例如商品量、股票价格、气温变化等时间序列预测的应用场景零售业金融市场预测销库预测势评资商品量，优化存管理，股票价格走，估投风销进资组制定促策略险，行投合管理能源行业气象预测预测负产预测数电力荷，优化能源生和气温、降雨量等气象据，为产预分配，提高能源利用效率农业生、灾害警提供支持预测方法的分类统计方法机器学习方法深度学习方法

11.

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33.数线归环络包括移动平均法、指平滑法、包括性回、支持向量机、神经网包括循神经网（RNN）、长短线时络线时记忆络ARIMA模型等，适用于性间序等，适用于非性间序列，能够期网（LSTM）等，适用于处对数较杂时数时列，据特征要求高捕捉更复的模式理更长的间序列据，能够捕捉赖关间序列中的长期依系简单移动平均模型原理计算简单时预测过该时内历数进移动平均模型是间序列中最基本的方法之一，它通模型根据指定间窗口的史据行平均，窗口的大小决计过时内来预测来对过数对算去一段间的平均值未的值定了模型去据的敏感程度窗口越大，模型越平滑，但应较近期变化的反慢指数平滑模型模型概述公式应用场景数时预测数过计预测权该预测数稳指平滑模型是一种常用的间序列方指平滑模型通公式算值，重系模型适用于短期，适用于据平波历数权来预测来数数调趋势显时法，利用史据的加平均未值根据据平滑程度整动，适用于变化不明的间序列自回归模型模型定义模型原理应用场景归时历数历数线归时数较关自回模型利用间序列自身的史根据史据建立一个性回模型适用于间序列据具有强的自相进预测据行性当过线关预测来销它假设前值与去值之间存在性利用模型未的值例如股票价格、商品量、气温等系自回归积分移动平均模型模型介绍模型参数12结归积数别归积ARIMA模型合了自回AR、分I和移动平均MA三种ARIMA模型需要三个参:p、d和q，分代表自回、分和时数趋势节阶数模型，可以更好地捕捉间序列据的和季性特征移动平均的模型优势模型应用34预测趋势节时数应预测领ARIMA模型能够有效地具有和季性的间序列据，ARIMA模型广泛用于金融、经济、天气等域，可以帮助预测问题预测时数适用于多种股票价格、商品价格、气温等间序列据时间序列分解模型趋势趋势时数稳长期表示间序列据的整体走向，可以是上升、下降或定季节性节时数时内规调销季性反映间序列据在特定间段的律性波动，例如每年夏季的空量会增加随机波动趋势节释认为预测随机波动是指无法用或季性解的随机变动，通常被是不可的神经网络模型深度学习络习领时神经网模型是深度学域的一个重要分支，可以有效地捕捉间序数杂预测列据的复模式，并做出准确模型结构这层组过习数线关来进些模型通常由多神经元成，通学据中的非性系行预测杂时数预测，可以处理复的间序列据，并提高精度时间序列预测的评估指标均方根误差平均绝对百分比误差对数损失函数RMSE MAPE测预测误预测误评预测预测量值与实际值之间的平均差衡量值与实际值之间的百分比差用于估模型的能力均方根误差误时预测评标均方根差RMSE是间序列中常用的估指之一计预测RMSE算值与实际值之间的平方差的平均值，然后取平方根预测RMSE值越低，表示模型的精度越高1RMSE预测误衡量差大小2单位标单与目变量相同位3敏感性对异常值敏感平均绝对百分比误差标指公式描述预测预测MAPE∑|实际值-值|/衡量值与实际值实际值*100%之间的平均偏差比例预测来评时MAPE的值越小，模型的准确率越高MAPE可以用估各种间序列预测较预测模型的性能，并比不同模型的效果对数损失函数对数损数预测问题失函用于衡量值与真实值之间的差异，尤其适用于分类对数问题断击断购买它以形式表示，通常用于二元分类，例如，判用户是否会点广告，或判用户是否会商品对数损数预测别问题失函的优点在于可以处理概率，并且能够有效地处理类不平衡时间序列预测的数据准备

11.数据收集

22.数据清洗时数销额时数质收集完整、准确的间序列据，例如每天的售或每小的处理缺失值、异常值和噪声，确保据量使用插值法或其他数错误数识别流量确保据的可靠性和完整性，避免缺失或据方法填充缺失值，并并剔除异常值

33.数据预处理

44.数据分割将数转换为预测归标对数将数训练验证测试训练训练据适合模型的格式，例如一化、准化或据分割成集、集和集集用于模型，换这预测验证调数测试评变有助于提高模型的准确性集用于整模型参，集用于估模型性能数据清洗和预处理缺失值处理1使用插值或删除方法处理异常值检测2线图数识别使用箱、Z分等方法异常值数据转换3对数标将数转换为较使用、准化等方法据可比的格式特征工程4时滞创使用间特征、后特征等方法建新的特征数时预测骤预测据清洗是间序列中的重要步，它可以提高模型的准确性和可靠性时间序列预测的建模步骤数据预处理数进清洗据，处理缺失值和异常值，并行特征工程模型选择选择预测简单数归合适的模型，例如移动平均、指平滑或自回模型模型训练历数训练数预测使用史据模型，优化模型参，以提高精度模型评估数评预测选择使用保留据估模型的性能，最佳模型预测训练预测来数进结释使用好的模型未据，并行果解模型选择和训练数据准备1数预据清洗和处理模型选择2数选择根据据特征合适的模型模型训练3训练数训练数使用据模型参模型评估4评预测估模型效果选择训练时预测关键骤数选择训练数训练数终预测模型和是间序列建模的步，需要根据据特征合适的模型，并使用据模型参，最得到一个能够准确来数未据的模型模型性能评估数据划分模型比较将时数为训练测试训练评较选择组间序列据划分集和集，用于模型和估比不同模型的性能，最佳的模型或模型合123评估指标评标误绝对误使用合适的估指，例如均方根差RMSE、平均百分比差评预测MAPE等，估模型的精度超参数调优网格搜索1数围历组定义超参范，遍所有合随机搜索2数组随机采样超参合贝叶斯优化3历结选择数组基于史果，最优参合梯度下降优化4过数通梯度下降算法找到最优参数调时预测关键骤过数组来结训练数损数超参优是提高间序列模型性能的步它可以通探索不同超参合优化模型构、参和失函时间序列预测的应用案例零售业销量预测金融市场波动预测电力负荷预测气象数据预测过历销数预测来销预测势资预测来预测通史售据未股票价格走，帮助投未电力需求，优化电力降雨量，气温，风速等天库资调状们量，优化存管理，制定精准者制定投策略，管理风险度，提高能源利用效率气况，帮助人做好防灾减营销策略灾工作零售业销量预测预测商品需求优化促销策略改善用户体验预测销库过预测销针对预测销预测销商品的量，帮助零售商优化存管理通量，零售商可以制定更有性量可以帮助零售商不同商品的库积压货销销额润预测结调，减少存和缺情况的促策略，提升售和利率量，并根据果整商品的展示和推荐购验策略，提升用户物体金融市场波动预测价格波动风险管理时场预测资间序列模型能够捕捉市价格波动有助于量化投风险，趋势为预测场为资组的和周期性，市波投合的配置和风险控制提础动提供基供依据交易策略过预测场势资场通市走，投者可以制定更有效的交易策略，把握市机会电力负荷预测电力负荷预测的重要性负预测对稳关预测计电力荷于电力系统的定运行至重要准确的可以帮助优化发电费划，减少能源浪预测的应用负预测营电力荷可以帮助电力公司优化电网运行，降低运成本，提高能源效率气象数据预测短期天气预报灾害预警农业气象预测长期气候预测预测来数时数预测预测预测来数数内未小或天的天气极端天气事件，例如台风作物生长所需的温度、降未月或年的气候状为湿为趋势况，例如降雨量、气温、风、洪水、干旱等，灾害防范雨量、度等条件，农业生变化，例如全球变暖、极预产导速等提供警提供指端气候事件等时间序列预测的挑战和未来发展大数据处理和计算能异常值检测和处理

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22.力预测异常值会影响模型的准确时数来检测间序列据量越越大，需性，需要更有效的异常值计来要更高效的算法和算能力和处理方法处理非线性模式捕捉跨领域迁移学习

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44.许时数现线将领识时多间序列据呈非性其他域的知迁移到间开预测预测模式，需要发更强大的模型序列中，可以提高精来这捕捉些模式度大数据处理和计算能力数据规模时预测数储计间序列需要处理大量据，需要高效的存和算能力并行计算计计资规计云算平台可以提供强大的算源，支持大模并行算算法优化数结计优化算法和据构，提高算效率异常值检测和处理异常值定义异常值影响时数预测间序列据中的异常值指与正异常值会降低模型的准确性显数对结产负常模式明不同的据点，并模型果生面影响检测方法处理方法计换调•基于统方法异常值处理包括删除、替或习整•基于机器学方法非线性模式捕捉复杂的模式高级算法时数线节趋势络线时间序列据经常包含非性模式，例如季性、和周期性神经网、支持向量机和其他非性模型可以更好地捕捉间序线变化列中的非性模式线这杂这习数杂关预测性模型可能无法准确地捕捉些复模式些模型能够学据的复系，并做出更准确的跨领域迁移学习知识迁移习识领关问题利用已学的知，解决其他域相数据适应将领数应标领源域据模式用于目域模型调整标领调数根据目域特性整模型参总结与展望时预测领应来将继续间序列在各个域有着广泛的用，未发展术断现将进预测新技和算法不涌，一步提高的准确性和效率。