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小货站空包网:时间序列预测问题描述

更新时间:2019/10/8 / 阅读次数:31

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小货站空包网:时间序列预测问题描述,时间序列预测是指给定历史时间序列窗口 [&,...,&],预测未来k步的时间 窗口 内的值。对于一些统计方法,它们需要对全部历史数据进行分

析以获取长期的历史趋势和各时间序列分量的回归方程。历史时间窗口需要包 含全部历史数据的算法有:AR、MA、ARMA、ARIMA,Facebook近期开源算 法Prophet。而大部分机器学习算法,输入窗口不必是训练集的全部历史时间窗, 因为机器学习算法可以将时间序列分析转化为监督学习,将整个训练集分成很 多小的时间窗口,通过迭代训练,将长时间的信息存储到参数矩阵。相应地,采 取监督学习的机器学习方法,在预测时候也不需要输入很长的时间窗口,只需要 近期时间窗,就可以对未来进行预测。
小货站空包网:Seq2Seq神经网络预测模型
LSTM人工神经网络发展历史
本文采用人工神经网络对电商流量进行准确预测。神经网络的基本结构起 源于感知机,是R〇senblatt[23]在1957到1958年的一种二元线性分类监督学习 算法,由输入层-隐层构成。神经网络是对多层感知机的推广,人工神经网络由 神经元组成,一个神经元由一到多个输入、一个输出、计算组成,计算首先对输 入进行加权计算求得对加权和,随后将加权和作为非线性激活函数的输入得到 输出。初期的神经网络又叫做感知机,由输入层和输出层构成,没有中间的隐含 层,只能进行简单的线性分类。当神经网络加入隐含层后,具有了非线性分类能 力,如解决异或问题。浅层神经网络指隐含层不超过一层并且不含有循环的人工 神经网络。反之,含有两个以上隐含层或者循环连接的人工神经网络称为深度网 络。本文预测模型是含有多个隐含层并具有循环连接的深度网络。
小货站空包网:1990年,Elman等人[8]首次提出了 RNN循环网络,加入了循环连接的人 工神经网络称为循环神经网络,这类网络可以在不同时间步中共用参数,从而通 过循环方式记忆时间维度信息。文章[24]总结了循环神经网络的发展历史,展 示了 11种基本循环神经网络结构。
RNN在链式积分过程中会产生梯度消失(或梯度弥散)问题,为了解决这一 问题,1997年Hochreiter等人[14]提出了长短时记忆LSTM,2014年Kyunghyun
等人提出了 GRU门控神经单元,与LSTM类似也利用门进行信息取舍从而影响 状态,2015年Mikolov等人提出了比LSTM更加轻量化的SCRN。LSTM在视
频、自然语言等多种预测场景中被成功应用,因此本文基于LSTM构建了预测 模型。


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