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时间序列预测方式

wangzf / 2022-04-25

目录

预测模型数据

用机器学习算法构造时间序列预测模型，关键的思路在于，通过时间滑窗， 人为地构造 “未来” Target，来给算法进行学习。

从时间的角度上来看，有历史数据和新数据。但这里，不能简单地把历史数据作为训练集、把新数据作为测试集。

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训练数据

  1. 首先，在历史数据上，通过截取不同时间窗口的数据来构造一组或几组数据
    • 比如，历史数据是 2017 年 1 月到 12 月每家店每天的销售数据，那么可以截取 3 组数据（见上图的深绿、浅绿部分）：
      • 2017 年 1 月到 10 月的数据
      • 2017 年 2 月到 11 月的数据
      • 2017 年 3 月到 12 月的数据
  2. 然后，人为地给每组数据划分历史窗口（对应上图的深绿色部分）和未来窗口（对应上图的浅绿色部分）
    • 比如，对于 2017 年 1 月到 10 月的数据，把 1 月到 9 月作为历史窗口，10 月作为未来窗口，以此类推
  3. 接着，分别给每组数据构建预测特征，包括历史特征（预测特征 A）和未来特征（预测特征 B）。 而此时，每组数据还有预测 Target

这个时候，把得到的所有预测特征（例子里是三组预测特征）都合并起来作为训练集特征、 把所有预测 Target（例子里是三组预测 Target）合并起来作为训练集 Target，之后就可以构建机器学习模型了。

测试数据

测试集的构建遵循之前的数据处理逻辑，拿历史数据构建历史特征，拿新数据构建未来特征， 然后把这些特征加入到从训练集上训练出的预测模型中去，即可得到任务需要的最终预测值。

这里需要注意，划多少个时间窗口因数据而异。此外， 数据的历史窗口（图上深绿部分）和未来窗口（图上浅绿部分）可以是定长也可以是变长，看具体情况。

按输入变量

单变量预测

Univariate Time Series Forecasting, 单变量预测

自回归预测

在单变量时间序列预测中，单个时间序列被建模为其滞后的线性或非线性组合， 其中该序列的过去值用于预测其未来。

多变量预测

Multivariate Time Series Forecasting, 多变量预测

多元时间序列，即每个时间有多个观测值：

$$\{X_{t} = (x_{t}^{a}, x_{t}^{b}, x_{t}^{c}, \ldots)\}_{t}^{T}$$

这意味着通过不同的测量手段得到了多种观测值，并且希望预测其中的一个或几个值。 例如，可能有两组时间序列观测值 $\{x_{t-1}^{a}, x_{t-2}^{a}, \ldots\}$， $\{x_{t-1}^{b}, x_{t-2}^{b}, \ldots\}$，希望分析这组多元时间序列来预测 $x_{t}^{a}$。

基于以上场景，许多监督学习的方法可以应用在时间序列的预测中， 在运用机器学习模型时，可以把时间序列模型当成一个回归问题来解决， 比如 SVM、XGBoost、回归树 等。

在多变量预测中，两个或多个时间序列使用单个模型一起建模。多变量预测有两种不同的策略：

独立多变量预测

Independent Multi-Series Forecasting

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为了预测未来的 $n$ 步，应该用递归多步预测策略：

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相关多变量预测

Dependent Multi-Series Forecasting(Multivariate time series)

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按预测步长

单步预测

所谓单步预测，就是每一次预测的时候输入窗口只预测未来的一个值。 在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值 $x_{t}$ 作为输入变量来预测当前的时间的观测值 $x_{t+1}$。 单步预测的两个策略：扩展窗口、滑动窗口(推荐)。

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上图中，左图为扩展窗口，右侧为滑动窗口。

扩展窗口

滑动窗口

多步预测

大多数预测问题都被定义为单步预测，根据最近发生的事件预测系列的下一个值。 多步预测需要预测未来多个值，就是利用过去的时间数据来预测未来多个时刻的时序数据。 提前预测多个时刻的数据具有重要的实际优势，多步预测减少了长期的不确定性， 但模型试图预测更远的未来时，模型的误差也会逐渐增加。

对于多步预测常用的解决方案有 5 种：

为了方便讲解不同的多步预测策略，假设原始时间序列数据为 $\{t1, t2, t3, t4, t5\}$， 这是已知的数据，需要预测未来两个时刻的状态 $\{t6, t7\}$。

直接多输出预测

Direct Multi-Output Forecasting

某些机器学习模型，例如长短期记忆神经网络(LSTM)，可以同时预测一个序列的多个值（一次性预测）。 对于这个策略是比较好理解与实现的，对于机器学习，需要在模型预测时连续预测两个值。 对于深度学习，只不过需要在模型最终的线性层设置为多个输出神经元即可。 正常单输出预测，预测未来一个时刻的模型最终的输出层为 Linear(hidden_size, 1)， 对于直接多步预测修改输出层为 Linear(hidden_size, 2) 即可， 最后一层的两个神经元分别预测 $\{t6, t7\}$。

定义的模型结构状态为：

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这种策略的优缺点为：

递归多步预测

Recursive Multi-Step Forecasting

递归多步预测就是利用递归方式预测未来状态。

  1. 该策略会训练一个单步输出预测模型；模型依次按照时序递归进行预测；
  2. 首先，利用已知时序数据预测出 $t6$；
  3. 然后，再滑动一个窗口，该窗口最后一个值为 $t6$，
  4. 利用该窗口数据，去预测 $t7$。

定义的模型结构状态为：

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这种实现策略的优缺点为：

直接多步预测

Direct Multi-Step Forecasting

直接多步预测意如其名，就是直接输出未来多个时刻的的状态。 注意一下，不同于直接多输出预测，该策略会同时训练两个模型，其中一个模型用于预测 $t6$， 另一个模型用于预测 $t7$，也就是要预测未来多少个时刻状态，就需要训练多少个模型。

定义的模型结构状态为：

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这种实现策略的优缺点为：

直接递归混合预测

Direct Recursive Hybrid Forecasting

直接递归混合预测融合了递归多步预测和直接多步预测两种策略。 它会分别训练两个模型，分别用于预测 $t6$、$t7$， 与直接多步预测不同的是在预测 $t7$ 时利用到了预测 $t6$ 模型的输出结果， 即 $t6$ 的预测结果。

定义的模型结构状态为：

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这种策略的优缺点为：

Seq2Seq 多步预测

Seq2Seq Multi-Step Forecasting

Seq2Seq 实现策略与直接多输出预测一致，不同之处就是这种策略利用到了 Seq2Seq 这种模型结果， Seq2Seq 实现了序列到序列的预测方案，由于多步预测的预测结果也是多个序列，所以问题可以使用这种模型架构。

定义的模型结构状态为：

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对于这种模型架构相对于递归预测效率会高一点，因为可以并行同时预测 $t6$ 和 $t7$ 的结果， 而且对于这种模型架构可以使用更多高精度的模型，例如：Bert、Transformer、Attention 等多种模型作为内部的组件。

按目标个数

一元预测

多元预测

多元预测(多目标回归)为每一个预测结果构建一个模型，如下是一个使用案例：

from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor

direct = MultiOutputRegressor(LinearRegression())
direct.fit(X_tr, Y_tr)
direct.predict(X_test)

scikit-learn 的 MultiOutputRegressor 为每个目标变量复制了一个学习算法。 在这种情况下，预测方法是 LinearRegression。此种方法避免了递归方式中错误传播， 但多目标预测需要更多的计算资源。此外多目标预测假设每个点是独立的，这是违背了时序数据的特点。

递归多元预测

递归多目标回归结合了多目标和递归的思想。为每个点建立一个模型。 但是在每一步的输入数据都会随着前一个模型的预测而增加。

from sklearn.multioutput import RegressorChain

dirrec = RegressorChain(LinearRegression())
dirrec.fit(X_tr, Y_tr)
dirrec.predict(X_test)

这种方法在机器学习文献中被称为 chaining。 scikit-learn 通过 RegressorChain 类为其提供了一个实现。

多重预测

参考