12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总

Posted 2022-02-20 fareise

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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的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而，ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低，并且由于每个序列分别独立拟合，无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后，也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型，让模型能从多个序列中学到知识，并且提升了在大规模数据上的求解效率。

本文介绍了深度学习模型在时间序列预测问题中的应用，主要包括RNN、CNN、Transformer、Nbeats等4种类型模型，以及12篇相关顶会论文，全面掌握深度学习时间序列预测方法。

RNN时序预测模型

DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks（2017）首先采用深度学习模型解决时间序列预测问题。该方法采用经典的RNN模型进行时间序列预测，在训练阶段，每个时刻传入上一时刻的真实值、外部特征，经过RNN单元后，预测下一个时刻的值。在预测阶段，将模型在上一个时刻的预测值作为输入，替代训练过程中上一个时刻真实值的输入。模型结构如下图。