時(shí)間序列預(yù)測(cè)是商業(yè)、金融、供應(yīng)鏈管理、制造和庫(kù)存規(guī)劃領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的信息技術(shù)之一。許多預(yù)測(cè)問題都有時(shí)間成分，因此需要時(shí)間序列數(shù)據(jù)外推或時(shí)間序列預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)事件的技術(shù)。它包括通過分析過去的趨勢(shì)并假設(shè)未來趨勢(shì)與過去趨勢(shì)相似來預(yù)測(cè)未來事件。

一、時(shí)間序列模型

時(shí)間序列模型用于根據(jù)經(jīng)過驗(yàn)證的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事件。常見類型包括 ARIMA、平滑和移動(dòng)平均。并非所有模型都能為同一數(shù)據(jù)集提供相同的結(jié)果，因此，根據(jù)各個(gè)時(shí)間序列確定哪種模型最合適非常重要。

在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，了解目標(biāo)非常重要。為了完善預(yù)測(cè)建模問題，您應(yīng)該提出以下問題：

1.可用數(shù)據(jù)量--更多的數(shù)據(jù)通常更有用，能為探索性數(shù)據(jù)分析、模型測(cè)試和匹配以及模型保真度提供更好的機(jī)會(huì)。

2.預(yù)測(cè)所需的時(shí)間框架--較短的時(shí)間框架通常比較長(zhǎng)的時(shí)間框架更容易預(yù)測(cè)，也更有把握。

3.預(yù)測(cè)更新的頻率--預(yù)測(cè)可能需要隨著時(shí)間的推移而經(jīng)常更新，也可能只準(zhǔn)備一次就一成不變(隨著新信息的出現(xiàn)而更新預(yù)測(cè)通常會(huì)使預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確)。

4.預(yù)測(cè)的時(shí)間頻率 - 通?？梢暂^低或較高的頻率進(jìn)行預(yù)測(cè)，這樣就可以利用減少采樣和增加數(shù)據(jù)采樣的優(yōu)勢(shì)(這反過來又可以在建模過程中帶來好處)。

二、時(shí)間序列分析與時(shí)間序列預(yù)測(cè)

時(shí)間序列分析是為了理解數(shù)據(jù)集，而預(yù)測(cè)是為了預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。時(shí)間序列分析涉及分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法，以便從數(shù)據(jù)中提取有意義的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和其他特征。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是根據(jù)以前觀察到的數(shù)值，使用模型來預(yù)測(cè)未來的數(shù)值。

預(yù)測(cè)建模包括三個(gè)方面：

1.樣本數(shù)據(jù)：我們收集的描述問題的數(shù)據(jù)，其輸入和輸出之間存在已知關(guān)系。

2.學(xué)習(xí)模型：我們對(duì)樣本數(shù)據(jù)采用的算法，以創(chuàng)建一個(gè)可重復(fù)使用的模型。

3.預(yù)測(cè)：將學(xué)習(xí)到的模型應(yīng)用于我們還不知道結(jié)果的新數(shù)據(jù)。

三、驗(yàn)證和測(cè)試時(shí)間序列模型

造成時(shí)間序列預(yù)測(cè)困難的因素包括

1.時(shí)間序列的時(shí)間依賴性--線性回歸模型的基本假設(shè)，即觀測(cè)數(shù)據(jù)是獨(dú)立的，在這種情況下并不適用。由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性，時(shí)間序列預(yù)測(cè)不能基于正常的驗(yàn)證技術(shù)。為避免判斷出現(xiàn)偏差，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)包含在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的觀測(cè)值之前出現(xiàn)的觀測(cè)值。一旦選出最佳模型，我們就可以將其與完整的訓(xùn)練集進(jìn)行擬合，并在稍后的單獨(dú)測(cè)試集中評(píng)估其性能。

2.時(shí)間序列的季節(jié)性--除了上升或下降趨勢(shì)外，大多數(shù)時(shí)間序列都有某種形式的季節(jié)性趨勢(shì)，即特定時(shí)期的波動(dòng)。

時(shí)間序列模型在特定數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)可能優(yōu)于其他模型--在某一類數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)較好的模型，在所有其他數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)可能并不理想。

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