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Bei der Zeitreihenanalyse werden die Merkmale eines Ereignisses im vergangenen Zeitraum verwendet, um die Merkmale des Ereignisses im zukünftigen Zeitraum vorherzusagen. Hierbei handelt es sich um ein relativ komplexes Vorhersagemodellierungsproblem, das sich von den Vorhersagen von Regressionsanalysemodellen unterscheidet. Das Zeitreihenmodell hängt von der Reihenfolge ab, in der Ereignisse auftreten. Wenn die Reihenfolge geändert wird, werden Zeitreihenprobleme alle als Regressionsprobleme betrachtet, aber die Regressionsmethode (lineare Regression, Baummodell). , Deep Learning usw.) gibt es gewisse Unterschiede.

Hier finden Sie alle häufig verwendeten Algorithmen für die Timing-Analyse Die Timing-Analyse umfasst die statische Timing-Analyse (STA) und die dynamische Timing-Analyse.

Im Folgenden sind einige gängige Timing-Analyse-Algorithmen aufgeführt.

1 Deep-Learning-Timing-Analyse.

RNN (Recurrent Neural Network) Es verfügt über ein sehr breites Anwendungsspektrum in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sprachbildern und anderen Bereichen. Der größte Unterschied zwischen RNN-Netzwerken und anderen Netzwerken besteht darin, dass RNN eine bestimmte „Speicherfunktion“ erreichen kann und die beste Wahl für die Zeitreihenanalyse ist. Genauso wie Menschen die Welt durch ihre eigenen Erinnerungen aus der Vergangenheit besser verstehen können. RNN implementiert auch einen Mechanismus, der dem des menschlichen Gehirns ähnelt und eine gewisse Menge an Speicher für die verarbeiteten Informationen behält, im Gegensatz zu anderen Arten von neuronalen Netzen, die keinen Speicher für die verarbeiteten Informationen behalten können.

Vorteile:

Diese Methode kann sich Zeit merken und eignet sich zum Lösen von Problemen mit kurzen Intervallen in der Zeitreihe.

Nachteile:

Langschrittdaten neigen zu Problemen mit dem Verschwinden von Gradienten und der Explosion von Gradienten.

LSTM (Long Short-Term Memory Network)

LSTM (Long Short-Term Memory) ist ein zeitlich wiederkehrendes neuronales Netzwerk, das das Problem der Langzeitabhängigkeit lösen soll, das in herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzwerken (RNN) besteht. Alle RNNs bestehen aus einer Reihe sich wiederholender neuronaler Netzwerkmodule.

Stärken:

Geeignet für die Verarbeitung und Vorhersage wichtiger Ereignisse in Zeitreihen mit sehr langen Intervallen und Verzögerungen.

Nachteile:

Zu viele Modellparameter führen zu Überanpassungsproblemen

2 Traditionelles Zeitreihenanalysemodell

Auto Regression (AR)

Gleitender Durchschnitt (Moving Average, MA)

Autoregressives Modell (kurz AR-Modell) ist eine Zeitreihenanalysemethode, die zur Beschreibung der Beziehung zwischen einer Zeitreihenvariablen und ihren vergangenen Werten verwendet wird. Das AR-Modell geht von einer linearen Beziehung zwischen aktuellen Beobachtungen und vergangenen Beobachtungen aus und verwendet vergangene Beobachtungen, um zukünftige Beobachtungen vorherzusagen.
Stärken:

Einfachheit: Das AR-Modell ist ein lineares Modell, das leicht zu verstehen und umzusetzen ist. Es werden nur vergangene Beobachtungen als unabhängige Variablen verwendet, ohne dass andere komplexe Faktoren berücksichtigt werden müssen.

Modellierungsfunktionen: AR-Modelle können die Autokorrelationsstruktur von Zeitreihendaten erfassen, also die Beziehung zwischen aktuellen Beobachtungen und vergangenen Beobachtungen. Es liefert Vorhersagen über zukünftige Beobachtungen und deckt Trends und Muster in den Daten auf.

- Gilt nur für stationäre Reihen: Das AR-Modell erfordert, dass die Zeitreihe stationär ist, d. h. Mittelwert, Varianz und Autokorrelation ändern sich nicht mit der Zeit. Wenn die Reihe instationär ist, müssen Sie möglicherweise Differenzierungsoperationen durchführen oder andere Modelle verwenden, um die Instationarität zu bewältigen.
- Sensibel gegenüber früheren Beobachtungen: Die Vorhersageergebnisse des AR-Modells werden durch frühere Beobachtungen beeinflusst, sodass bei langfristigen Vorhersagen das Problem der Fehlerakkumulation auftreten kann. Eine größere Ordnung kann zu einer Überanpassung des Modells führen, während eine kleinere Ordnung möglicherweise nicht die komplexe Dynamik der Zeitreihe erfasst.
- Saisonale Daten können nicht verarbeitet werden: AR-Modelle können Zeitreihen mit offensichtlicher Saisonalität nicht direkt verarbeiten. Für Daten mit saisonalen Mustern können zur Modellierung saisonale AR-Modelle (SAR) oder ARIMA-Modelle verwendet werden.
Moving Average Method (MA)

Moving Average Method (MA): Diese Methode basiert auf dem Durchschnitt der Daten und geht von einer gewissen Stabilität zwischen zukünftigen Werten und vergangenen Werten aus

Stärken:

Erfasst die Beziehung des gleitenden Durchschnitts in Zeitreihendaten. Das MA-Modell verwendet eine lineare Kombination von Fehlertermen des weißen Rauschens aus vergangenen Zeitschritten, um aktuelle Beobachtungen vorherzusagen, und erfasst daher die Natur des gleitenden Durchschnitts in den Daten.

Relativ einfach und intuitiv. Die Parameter des MA-Modells stellen die Gewichte der Fehlerterme des weißen Rauschens in vergangenen Zeitschritten dar, und das Modell kann durch Schätzung dieser Gewichte angepasst werden.

Nachteile:
- kann nur die Beziehung des gleitenden Durchschnitts erfassen und die autoregressive Beziehung nicht erfassen. Das MA-Modell ignoriert vergangene Zeitschrittbeobachtungen und erfasst möglicherweise keine Autokorrelation in den Daten.
- Für einige Zeitreihendaten erfordert das MA-Modell möglicherweise eine höhere Ordnung, um die Daten gut anzupassen, was zu einer erhöhten Modellkomplexität führt.
Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell

Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell (ARMA-Modell, Auto-Regression und gleitendes Durchschnittsmodell) ist eine wichtige Methode zur Untersuchung von Zeitreihen. Es besteht aus einem autoregressiven Modell (AR-Modell) und einem gleitenden Durchschnittsmodell (MA). ).-Modell) als Grundlage hat es die Eigenschaften eines breiten Anwendungsbereichs und eines geringen Vorhersagefehlers.

Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt (ARIMA)

Das ARIMA-Modell ist die Abkürzung für Autoregressive Differential Moving Average Model und der vollständige Name lautet Autoregressive Integrated Moving Average Model. Dieses Modell besteht im Wesentlichen aus drei Teilen, nämlich dem autoregressiven Modell (AR), dem Differenzprozess (I) und dem gleitenden Durchschnittsmodell (MA). Die Grundidee des ARIMA-Modells besteht darin, die historischen Informationen der Daten selbst zu verwenden um die Zukunft vorherzusagen. Der Tag-Wert zu einem bestimmten Zeitpunkt wird sowohl durch den Tag-Wert im vergangenen Zeitraum als auch durch zufällige Ereignisse im vergangenen Zeitraum beeinflusst. Mit anderen Worten geht das ARIMA-Modell davon aus, dass der Tag-Wert um den allgemeinen Zeittrend herum schwankt Der Trend wird durch historische Etiketten beeinflusst, Schwankungen werden durch zufällige Ereignisse innerhalb eines bestimmten Zeitraums beeinflusst und der allgemeine Trend selbst ist nicht unbedingt stabil. Das ARIMA-Modell ist eine Zeitreihenanalysemethode, die Daten anhand der Autokorrelation und Differenz analysiert Extrahieren Sie die in den Daten verborgenen Zeitreihenmuster und sagen Sie dann zukünftige Daten voraus der aktuelle Wert.

Der I-Teil wird verwendet, um die instationäre Zeitreihe stationär zu machen. Durch Differenzverarbeitung erster oder zweiter Ordnung werden die Trend- und Saisonfaktoren in der Zeitreihe eliminiert.

Der MA-Teil wird zur Verarbeitung des gleitenden Durchschnittsteils der Zeitreihe verwendet, der die Auswirkungen vergangener Prognosefehler auf den aktuellen Wert berücksichtigt.
- Durch die Kombination dieser drei Teile kann das ARIMA-Modell nicht nur Trendänderungen in Daten erfassen, sondern auch Daten mit vorübergehenden, plötzlichen Änderungen oder hohem Rauschen verarbeiten. Daher schneidet das ARIMA-Modell bei vielen Zeitreihenvorhersageproblemen gut ab.
- Stärken:
- Nachteile:
Zeitreihendaten müssen stabil sein oder nach differenzieller Verarbeitung stabil werden

Im Wesentlichen können nur lineare Beziehungen erfasst werden, nicht jedoch nichtlineare Beziehungen.

Saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell SARIMA

SARIMA ist eine häufig verwendete Zeitreihenanalysemethode, die eine Erweiterung des ARIMA-Modells für saisonale Daten darstellt. SARIMA-Modelle können verwendet werden, um saisonale Zeitreihendaten wie Jahresverkäufe oder wöchentliche Website-Besuche vorherzusagen. Im Folgenden sind die Vor- und Nachteile des SARIMA-Modells aufgeführt:

Stärken:
- Das SARIMA-Modell kann saisonale Daten gut verarbeiten, da es die saisonalen Faktoren in Zeitreihendaten berücksichtigt.
- Das SARIMA-Modell kann langfristige Prognosen für Zeitreihendaten erstellen, da es Trends und zyklische Änderungen in den Daten erfassen kann.
- Das SARIMA-Modell kann für Zeitreihendaten mit mehreren Variablen verwendet werden, da es die Beziehung zwischen mehreren Variablen gleichzeitig berücksichtigen kann.
Nachteile:
- Das SARIMA-Modell erfordert zum Trainieren eine große Menge an historischen Daten und ist daher möglicherweise nicht geeignet, wenn die Datenmenge klein ist.
- Das SARIMA-Modell reagiert empfindlich auf Ausreißer, daher müssen Ausreißer verarbeitet werden.
- Das SARIMA-Modell hat eine hohe Rechenkomplexität und erfordert viele Berechnungen und Optimierungen.
Saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell SARIMAX mit exogenen Regressoren

Saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell (SARIMAX) basiert auf dem differenziellen gleitenden autoregressiven Modell (ARIMA) plus exogenem Regressormodell. Es eignet sich für Zeitreihendaten mit offensichtlichen periodischen und saisonalen Merkmalen Technische und maschinelle Lernmethoden zur Vorhersage; dieses Modell kann die komplexesten Zeitreihenvorhersagemodelle lösen. Unterstützt komplexe Datenmodellierung, kollaborative Regression mit mehreren Variablen und nichtlineare Probleme.

Die Bedeutung des Feature Engineering liegt auf der Hand und spielt eine Schlüsselrolle für den Erfolg des maschinellen Lernens. Allerdings ist Feature Engineering keine einfache Aufgabe und erfordert eine komplexe manuelle Verarbeitung und einzigartiges Fachwissen. Der Grad des Feature-Engineerings bestimmt oft die Obergrenze des maschinellen Lernens, und der Algorithmus des maschinellen Lernens liegt so nah wie möglich an dieser Obergrenze. Sobald das Feature-Engineering abgeschlossen ist, können wir die Baummodellalgorithmen – lightgbm und xgboost – direkt anwenden. Bei diesen beiden Modellen handelt es sich um sehr verbreitete und effiziente Modellierungsmethoden. Darüber hinaus verfügen sie über die folgenden Eigenschaften:

schnelle Berechnung und hohe Modellgenauigkeit;
- Die spezifische Methode zur Auswahl muss umfassend auf der Grundlage der Art der Daten, der Merkmale des Problems sowie Ihrer eigenen Erfahrung und Fähigkeiten berücksichtigt werden.
Sie müssen eine geeignete Zeitreihenprognosemethode basierend auf spezifischen Datenmerkmalen, Problemanforderungen und Ihren eigenen Fähigkeiten auswählen. Manchmal kann die Kombination mehrerer Methoden die Genauigkeit und Stabilität von Vorhersagen verbessern. Gleichzeitig ist es für eine bessere Modellauswahl und Bewertung der Vorhersageergebnisse wichtig, eine visuelle Analyse der Daten und eine Modelldiagnose durchzuführen.

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