时间序列的详细介绍以及案例

争对时间序列的一些解释的说明，很详细，有案例，有代数矩阵说明。 什么是时间序列？ 时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据序列，通常是均匀间隔的一系列观测值。这些观测值可以是物理现象、经济指标等任何量的测量结果，时间序列数据在时间轴上展示了某种现象的随时间变化的趋势和规律，因此被广泛用于各种领域的预测分析、趋势分析、周期性分析等研究和决策。 时间序列分析是一种基于统计学和数学方法的分析方法，主要目的是描述、解释和预测时间序列数据的变化和趋势。 以下的概念详细叙述角度，均是站在机器学习、深度学习建模的角度上进行阐述的。 (1) 滑动窗口windows_size，又分为特征X滑动窗口x_windows_size和标签y滑动窗口y_windows_size。 特征X滑动窗口x_windows_size，顾名思义就是输入数据x上的窗口大小。 标签y滑动窗口y_windows_size则是输出数据y上的窗口大小。 一般来说，x_windows_size要大于或远远（比如是两倍）大于y_windows_size，那么模型学习的信息才不会欠拟合（因为这里增加了x和y之间的复杂度但是却降低了信息 时间序列分析是统计学和数据分析领域中的一个重要概念，它涉及按照时间顺序收集的一系列数值，如股票价格、销售数据或气温记录。这些数据反映了某个现象随时间的变化趋势和模式，适用于预测、趋势分析和周期性识别。在机器学习和深度学习的背景下，时间序列分析被用来构建模型，以理解和预测这种变化。 滑动窗口（windows_size）是时间序列分析中的关键概念，分为特征X滑动窗口（x_windows_size）和标签Y滑动窗口（y_windows_size）。特征X滑动窗口是模型输入数据的窗口大小，而标签Y滑动窗口则是模型预测目标的窗口大小。通常，x_windows_size应大于或显著大于y_windows_size，以防止模型因信息不足而导致欠拟合，同时增加输入和输出之间的复杂性。 步数（step）、滞后步数（lag_step）和预测步数（predict_step）是处理时间序列数据时的另外三个核心概念： 1. 步数（step）：一个step对应一个y数据点。例如，如果时间粒度是天，并且需要进行3步预测，这意味着模型需要在保持x窗口大小不变的情况下，将y窗口大小调整为3，以便预测连续的3天数据。 2. 滞后步数（lag_step）：滞后步数表示数据自身的时间延迟。例如，如果数据滞后了3步，意味着当前值受到前3个时间点的影响。 3. 预测步数（predict_step）：在实际预测未来时，由于我们只有有限的历史数据，所以需要迭代进行多步预测。例如，预测48小时的未来，可以设置predict_step为2，先预测2小时，然后将预测结果加入到数据集中，再次预测，直至完成48小时的预测。 预测方式分为一对一、多对一和多对多预测： - 一对一预测：单变量对单变量，可以是单步或多步。 - 多对一预测：多变量对单变量，同样可以是单步或多步。 - 多对多预测：多变量对多变量，也是单步或多步。 在实践中，选择合适的预测方式取决于问题的具体需求和数据特性。例如，一对一单步预测适用于短期精确预测，而多对多多步预测则可用于长期趋势分析。 案例中，如果有一个小时粒度的数据集，采用6小时的X窗口和2小时的Y窗口，预测未来两天，需要使用多步预测并迭代进行，每次预测2小时，将预测结果纳入下一轮预测，以确保模型的时效性和预测准确性。 可以参考GitHub上的相关项目，如Informer_ChineseNotes和LSTM_ti，来深入理解并应用时间序列分析和预测技术。这些项目提供了实用的代码示例和教程，有助于进一步学习和实践。