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时序分析-深度学习模型

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深度学习模型

深度学习模型通过其强大的表示学习能力，能够自动捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系，特别适合处理大规模、高维度的时序数据。

LSTM/GRU模型

长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是专为处理序列数据设计的循环神经网络变体，能有效捕捉长期依赖关系。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, GRU, Dropout
 
# 准备序列数据
def create_sequences(data, seq_length):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        X.append(data[i:i + seq_length, :-1])
        y.append(data[i + seq_length, -1])
    return np.array(X), np.array(y)
 
# 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(seq_length, n_features)),
    Dropout(0.2),
    LSTM(units=50),
    Dropout(0.2),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)
 
# GRU模型（通常比LSTM更轻量）
gru_model = Sequential([
    GRU(units=50, return_sequences=True, input_shape=(seq_length, n_features)),
    Dropout(0.2),
    GRU(units=50),
    Dropout(0.2),
    Dense(1)
])
gru_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

Transformer系列模型

Transformer架构通过自注意力机制可以有效处理长序列和并行计算，近年来在时序预测领域表现出色。

Temporal Fusion Transformer (TFT)

TFT结合了循环层、自注意力机制和时间特定处理，特别适合多变量时序预测：

# 使用PyTorch实现的TFT模型示例
from pytorch_forecasting.models import TemporalFusionTransformer
from pytorch_forecasting.data import TimeSeriesDataSet
 
# 构建数据集
training_data = TimeSeriesDataSet(
    data=df_train,
    time_idx="time_idx",
    target="target",
    group_ids=["group_id"],
    max_encoder_length=24,
    max_prediction_length=12,
    time_varying_known_categoricals=["dayofweek", "month"],
    time_varying_known_reals=["time_idx"],
    time_varying_unknown_categoricals=[],
    time_varying_unknown_reals=["target"],
)
 
# 创建模型
tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset(
    training_data,
    learning_rate=0.03,
    hidden_size=32,
    attention_head_size=1,
    dropout=0.1,
    hidden_continuous_size=16,
    loss=QuantileLoss(),
)

Informer/TimesNet等创新模型

# Informer伪代码示例
# 参考https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020
class Informer(nn.Module):
    def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, out_len, ...):
        # 定义编码器、解码器和预测头
        self.encoder = Encoder(...)
        self.decoder = Decoder(...)
        self.projection = nn.Linear(...)
        
    def forward(self, x_enc, x_dec, enc_self_mask=None, dec_self_mask=None, dec_enc_mask=None):
        enc_out = self.encoder(x_enc, attn_mask=enc_self_mask)
        dec_out = self.decoder(x_dec, enc_out, ...)
        return self.projection(dec_out)

时间特征编码

深度学习模型中，时间编码是提高性能的关键：

# 周期性嵌入
def time_features(dates):
    # 时间特征：小时、星期几、月份...
    hour = np.sin(2 * np.pi * dates.hour / 24.0)
    day_of_week = np.sin(2 * np.pi * dates.dayofweek / 7.0)
    day_of_month = np.sin(2 * np.pi * dates.day / 30.0)
    month = np.sin(2 * np.pi * dates.month / 12.0)
    
    return np.column_stack([hour, day_of_week, day_of_month, month])

优缺点与适用场景

优点

  • 自动学习复杂特征表示
  • 处理长序列和捕捉长期依赖关系
  • 融合多源异构数据能力强
  • 可以端到端训练，减少人工特征工程

缺点

  • 需要大量训练数据
  • 计算资源需求高
  • 训练和调参复杂
  • 模型可解释性相对较差

适用场景

  • 高维复杂多变量时序
  • 大规模数据集
  • 需要捕捉复杂非线性模式
  • 长期预测需求
  • 异构数据融合场景

与其他模块的关系

深度学习模型与时序分析-数据预处理与趋势识别同样重要，但对数据量和质量要求更高。相比时序分析-传统统计模型和时序分析-机器学习模型，深度学习能够自动学习特征表示，但也常需要时序分析-特征构建与变量增强中的时间特征编码。在实际应用中，经常会将深度学习与其他模型结合，形成时序分析-混合方法。在时序分析-应用场景中，深度学习模型特别适用于复杂的业务预测和资源调度问题。

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