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时间序列预测综述

文章目录

  • 非周期时间序列预测
    • 1. 转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)
    • 2. Facebook-prophet，类似于STL分解思路
    • 3. 深度学习网络，结合CNN+RNN+Attention，作用各不相同互相配合
    • 参考：

非周期时间序列预测

1. 转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)

  • 如何用Python将时间序列转换为监督学习问题 - 云+社区 - 腾讯云
  • Keras中带LSTM的多变量时间序列预测 - 云+社区-腾讯云
  • 时间卷积网络(TCN) 总结：时序模型不再是递归网络(RNN) 的天下，但作为信息粗暴提取的一种方法，请不要神话CNN !
  • seq2seq代码：Kaggle-Competition-Favorita/seq2seq

2. Facebook-p

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