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码住!基于深度学习的时间序列预测方法总结

前言 时间序列建模历来是学术和工业界的关键领域,比如用于气候建模、生物科学和医学等主题应用,零售业的商业决策和金融等。虽然传统的统计方法侧重于从领域专业知识层面提供参数模型,比如自回归 (AR) 、指数平滑或结构时间序列模型,但现代机器学习方法提供了一种以纯数据驱动的方式对时间序列进行动态分析学习的方法。随着近年来数据可用性和计算能力的不断提高,机器学习已成为下一代时间序列预测模型的重要组成部分。 受图像分类 、自然语言处理和强化学习方面显著成就的启发,深度学习最近特别受欢迎。通过结合反映基础数据集细微差别的定制架构假设(或归纳偏差),深度神经网络能够学习复杂的数据表示,从而减轻了对手动特征工程和模型设计的需求。 开源反向传播框架(如 tensorflow)的可用性也简化了网络训练,允许对网络组件和损失函数进行定制。 鉴于各个领域时间序列问题的多样性,在时间序列问题上出现了许多神经网络设计选择。学术界已经有很多深度学习模型来适应不同领域的时间序列数据集的多样性。本文通过调研大量前沿深度学习文献,描述每个模型如何将时间信息合并到预测中。考虑到云智慧在运维领域面临的实际预测落地场景,本文主...

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