【摘 要】
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随着物联网、医疗数字化和智慧城市的兴起,时间序列分析及其预测变得越来越重要.在未来几年,持续地监测工作和数据收集将变得更加普遍,时间序列的数量将迅速增长,需要有统计和机器学习技术的时间序列分析会不断增加.本文通过在北京市空气质量数据集和股票数据集上分别进行实验,使用ARIMA模型、GBDT模型、LSTM模型、LSTM+Attention模型、DA-RNN模型及Transformer模型,实现对PM
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随着物联网、医疗数字化和智慧城市的兴起,时间序列分析及其预测变得越来越重要.在未来几年,持续地监测工作和数据收集将变得更加普遍,时间序列的数量将迅速增长,需要有统计和机器学习技术的时间序列分析会不断增加.本文通过在北京市空气质量数据集和股票数据集上分别进行实验,使用ARIMA模型、GBDT模型、LSTM模型、LSTM+Attention模型、DA-RNN模型及Transformer模型,实现对PM2.5浓度和股票收盘价的单步预测,预测结果表明LSTM+Attention模型在PM2.5浓度和股票收盘价上单步预测误差均最小,PM2.5浓度单步预测时LSTM+Attention模型的MAE、RMSE、MSE分别为0.099、0.122、0.015,股票收盘价单步预测时LSTM+Attention模型的MAE、RMSE、MSE分别为0.018、0.022、0.0005;使用LSTM模型、LSTM+Attention模型、Transformer模型,实现对PM2.5浓度和股票收盘价的多步预测,同样预测结果表明LSTM+Attention模型在PM2.5浓度和股票收盘价上多步预测误差最小.与统计预测模型ARIMA等相比,基于机器学习的循环神经网络预测模型可以捕捉时间序列中的时间依赖关系,但是也只能处理短时序预测问题,长短时记忆神经网络相比于循环神经网络更适用于处理较长时间的序列,研究者们为了探究输入特征对预测结果的影响程度,提出了注意力机制,并与循环神经网络结合来提高预测效果.在本文中注意力机制与循环神经网络结合的LSTM+Attention模型在PM2.5浓度和股票收盘价预测时取得了最小的预测误差.
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