时间序列预测方法总结
这本来是我回答的一个问题：有什么好的模型可以做高精度的时间序列预测呢？ - BINGO Hong的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21229371/answer/533770345
但觉得在那个答案下一直更新好麻烦，干脆就移到自己主页文章好了。
以后会在这里更新，原答案不更新了。
- 时间序列基本规则法-周期因子法
- 提取时间序列的周期性特征进行预测，参考：时间序列规则法快速入门
- 计算周期因子factors
- 计算base
- 预测=base*factors
- 观察序列，当序列存在周期性时，可以用周期因子法做为baseline
- 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，周期因子可以取得110分+的成绩，排名进500妥妥的。(后面有机会再贴代码)
2. 线性回归-利用时间特征做线性回归
- 提取时间的周期性特点做为特征，此时训练集每条样本为"时间特征->目标值"，时间序列的依赖关系被剔除，不需要严格依赖滑窗截取训练样本。常见是将时间用0-1哑变量表达，有以下若干种特征：
- 将星期转化为了0-1变量，从周一至周天，独热编码共7个变量
- 将节假日转化为0-1变量，视具体节假日数目，可简单分为两类，"有假日"-"无假日"，独热编码共2个变量；或赋予不同编码值，如区分国庆、春节、劳动节等使用1、2、3表示
- 将月初转化为0-1变量，简单分两类表示为"是月初"-"非月初"，共2个特征
- 类似的月中、月初可以转化为0-1变量
- 控制时间粒度，区分是weekday or weekend
- 观察序列，当序列存在周期性时，线性回归也可做为baseline
- 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，线性回归可以取得100分+的成绩，应该还没到500，多调节下特征就能进去了。
3.传统时序建模方法，ARMA/ARIMA等线性模型。参考：
- 写给你的金融时间序列分析：基础篇
- 自回归/滑动平均阶数判断 Identifying the orders of AR and MA terms in an ARIMA model 列举了11条一般原则，其中提到：
- 差分方法可消除正相关但同时引入负相关
- AR项可消除正相关，MA项消除负相关
- AR项和MA项作用会相互抵消，通常包含两种要素时可尝试减少某项，避免过拟合
4.时间序列分解，使用加法模型或乘法模型将原始序列拆分为4部分。
- 拆分为4部分：长期趋势变动T、季节变动S(显式周期，固定幅度、长度的周期波动)、循环变动C(隐式周期，周期长不具严格规则的波动)和不规则变动I。参考：
- 乘法模型中SCI均为比例，加法模型中SCI与T有相同量纲。
- 循环变动C较为复杂，短期不体现或归入趋势变化中。
- 两类平滑方法：
- 以滑动平均作为平滑方法提取趋势的seasonal_decompose朴素分解。statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose
- 以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的STL分解。statsmodels.tsa.seasonal.STL
- 季节性分析。数据中有季节性因素，与整体趋势相比显得比较弱。原文: Investigating Seasonality in a Time Series: A Mystery in Three Parts ；中文：干货 | 季节性的分析才不简单，小心不要在随机数据中也分析出季节性
- 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，时间序列分解方法也能取得很好的成绩。(后面有机会试试这种方法)
5. 特征工程着手，时间滑窗改变数据的组织方式，使用xgboost/LSTM模型/时间卷积网络等。参考：
- kaggle商品销量预测1st的思路：特征工程+LGBM/LSTM， 1st place solution | Kaggle
- kaggle商品销量预测5th的思路：特征工程+LGBM/CNN-DNN/seq2seq，5th Place Solution | Kaggle
6. 转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)。参考：
- 如何用Python将时间序列转换为监督学习问题 - 云+社区 - 腾讯云
- Keras中带LSTM的多变量时间序列预测 - 云+社区 - 腾讯云
- 时间卷积网络(TCN) 总结：时序模型不再是递归网络(RNN) 的天下，但作为信息粗暴提取的一种方法，请不要神话CNN !
- 算法上可以引入注意力机制的seq2seq模型，见过纯粹的seq2seq解法，结合注意力机制的还没见过开源代码(可能是搜索不够仔细)。
- seq2seq代码：Kaggle-Competition-Favorita/seq2seq
- 注意力机制资料：
- 台大-李宏毅《Attention_based_model》
- 他们只说注意力机制（Attention Mechanism）不练，还是我来给大家撸代码讲解
- 盛源车：真正的完全图解Seq2Seq Attention模型
- 《Attention is All You Need》浅读（简介+代码）
- 川陀学者：Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer
- The Illustrated Transformer
- Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)
7.Facebook-prophet，类似于STL分解思路，因为觉得在控制程度和可解释性上比传统时序模型更有优势，所以单独列车。参考：
- 官网说明(英文)
- 官网notbook(英文)
- 中文推荐 @张戎 的文章，从原理到使用都有介绍，很良心。张戎：Facebook 时间序列预测算法 Prophet 的研究
- 个人理解，想进一步用好，可以好好看看论文和官网，有空撸遍python的源码
- 理解prior_scale在代码中如何实现控制趋势项、季节项和节假日项
- 对于趋势项参数changepoint_range、changepoint_prior_scale如何影响模型拟合和泛化程度
- 趋势项中的Uncertainty-Intervals(interval_width参数)如何在预测结果使用
- 论文中的"Simulated Historical Forecasts"对应prophet的Diagnostics工具，可以利用该工具做时间序列的交叉验证评价模型准确程度，如何利用该工具调整模型
8. 深度学习网络，结合CNN+RNN+Attention，作用各不相同互相配合。目前也只是看了论文，有代码的顺便给出代码链接，代码还没细看。
主要设计思想：
- CNN捕捉短期局部依赖关系
- RNN捕捉长期宏观依赖关系
- Attention为重要时间段或变量加权
- AR捕捉数据尺度变化(没太搞懂啥意思~)
方法：
- LSTNet： 适用于自相关图表现出有明显周期的时间序列，否则与传统方法相当。LSTNet-Pytorch、LSTNet-Keras、LSTNet-Gluon(Mxnet)。
- TPA-LSTM： 改进了attention机制，侧重选择关键变量，而非选择时间步；实验效果说是对周期不明显的时间序列也能有不错效果。TPA-LSTM-Tensorflow
代码的坑填上。
- LSTNet代码解读， BINGO Hong：LSTNet详解
- TPA-LSTM注意力机制， BINGO Hong：TPA注意力机制(TPA-LSTM)
9.将时间序列转化为图像，再应用基于卷积神经网络的模型做分析
- Gramian Angular Field (格拉姆角场GAF)
- 方法描述：将笛卡尔坐标系下的一维时间序列，转化为极坐标系表示，再使用三角函数生成GAF矩阵。
- 计算过程：
- 数值缩放：将笛卡尔坐标系下的时间序列缩放到[0,1]或[-1,1]区间
- 极坐标转换：使用坐标变换公式，将笛卡尔坐标系序列转化为极坐标系时间序列
- 角度和/差的三角函数变换：若使用两角和的cos函数则得到GASF，若使用两角差的cos函数则得到GADF
- 优势：
- 极坐标中半径表示时间戳，角度表示时间序列数值
- 通过半径r保持序列的时间依赖性
- 极坐标保留时间关系的绝对值（翻译得不好，大家可看原文：polar coordinates preserve absolute temporal relations）
- 每个序列产生唯一的极坐标映射图
- 可通过GAF矩阵的主对角线，恢复笛卡尔坐标下的原始时间序列
- 缺点：
- 当序列长度为n时，产生的GAF矩阵大小为n*n，因此作者建议使用分段聚合近似（Piecewise Aggregation Approximation）保留序列趋势同时减少序列大小。
- 参考：
- Short Time Fourier Transform (短时傅里叶变换STFT)
- 通用的语音信号处理工具。在我毕业论文里就有使用到，论文还没上知网，链接后面再补吧。
- 将时间序列转为时频图像。
工具：
难点：
- 理解时间序列预测问题是要用历史数据预测未来数据
- 时间序列问题的训练集、测试集划分
- 特征工程方法及过程(方法2的过程很有趣)
- 如何转化为监督学习数据集
- LSTM计算过程理解，包括输入输出维度、参数数量等
- seq2seq过程的理解，decoder实现
- attention注意力机制的原理及实现，包括encoder-decoder attention, self attention, multi-head attention等
- 时间卷积网络的含义，顾名思义就是将CNN方法用于时间序列中，主要是dilated-convolution and causal-convolution
- prophet预测原理，各参数对模型拟合效果、泛化效果的影响
- TPA侧重选择关键变量
- 时间序列基本规则法中周期因子得计算过程
- 传统方法如周期因子、线性回归、ARMA等的预测结果表现为，预测趋势大致正确，但对波动预测不理想，体现在波动的幅度差异、相位偏移。
- 时间序列分解方法。理解加法模型和乘法模型，判断分解模型的选取及分解技巧。
2018.11.26更新，添加第二点特征工程的kaggle第5名方案解题思路，补充acf和pacf阶数选取
2018.12.30更新，添加季节性分析问题
2019.1.20更新，添加prophet框架介绍及个人理解
2019.3.3更新，添加seq2seq模型及相应的注意力机制资料
2019.3.28更新，补充两个时间序列工具tslearn、tsfresh
2019.4.8更新，补充LSTNet、TPA-LSTM，代码坑后面填
2019.4.20更新，LSTNet、TPA-LSTM代码填坑
2019.6.2更新，时间序列规则法-周期因子法
2019.6.20更新，线性回归方法预测
2019.8.9更新，时间序列分解法
2020.4.28更新，利用GAF方法将时间序列转化为图像；补充时间序列工具pyts；STFT方法留个坑，后面在填
持续更新～转载请联系我～欢迎点赞！欢迎咨询！
