深度神经网络做时间序列预测

资 源 简 介

深度神经网络做时间序列预测

详 情 说 明

深度神经网络在时间序列预测领域展现出强大的建模能力，尤其擅长捕捉非线性趋势和长期依赖关系。以下是核心实现思路和模型选择方向：

数据预处理 时间序列需进行标准化（如Z-Score）或归一化处理，滑动窗口技术将序列转化为监督学习格式。对于多元时序，需对齐不同变量的时间戳并处理缺失值。

主流模型架构 LSTM：通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题，适合捕捉中长期依赖。可堆叠多层LSTM增强表达能力。 Seq2Seq：编码器-解码器结构适合多步预测，编码器压缩历史信息，解码器逐步生成未来值。 注意力机制：动态分配权重给不同时间步，提升关键时间点的影响力。Transformer的Self-Attention可替代RNN结构。

优化要点 使用Teacher Forcing策略加速Seq2Seq训练 添加Dropout层防止过拟合 通过贝叶斯优化调整超参数（如层数、窗口大小）

评估方法 除常规的MAE、RMSE外，建议绘制预测值与真实值的对比曲线，直观分析局部拟合效果。

案例中可通过PyTorch或TF实现端到端训练，注意验证集需按时间顺序划分以避免数据泄漏。工业场景中常结合特征工程（如傅里叶变换提取周期项）提升模型鲁棒性。