时间序列分析

核心理念

理解时间序列数据需要确定几个关键组成部分：

1. 趋势：数据的长期增减。
2. 季节性：在固定时期内重复出现的模式，如每日、每周或每年的波动。
3. 周期：非固定周期的长期波动，通常与经济或商业条件有关。
4. 噪音/不规则性：在考虑趋势、季节性和周期之后，数据中仍然存在的随机的、不可预测的变化。

有效的分析通常需要数据预处理技术，包括处理缺失值和可能的数据转换，以实现静态性（即均值和方差等统计属性随时间保持不变），这是ARIMA 等一些传统模型的要求。

技术和模式

时间序列分析采用了多种技术：

• 经典方法：包括移动平均法、指数平滑法（如 Holt-Winters）和自回归综合移动平均法（ARIMA）模型。这些都是行之有效的统计方法。
• 机器学习模型： 随机森林或梯度提升（如XGBoost）等技术可用于时间序列预测，通常是通过创建滞后特征来实现。
• 深度学习模型：对于复杂模式，深度学习 (DL)提供了强大的工具。包括LSTM和GRU 在内的递归神经网络 (RNN) 设计用于处理序列数据。最近，最初为自然语言处理（NLP）而开发的变换器架构在时间序列任务中表现出了强劲的性能。像 PyTorch等框架通常用于构建这些模型。

人工智能/移动语言的实际应用

时间序列分析在许多人工智能和 ML 应用中都至关重要：

1. 财务预测：根据历史财务数据预测股票价格、汇率或公司销售额。算法通过分析过去的市场趋势和季节性来预测未来走势，从而帮助制定投资战略和财务规划。了解更多人工智能在金融领域的应用。
2. 需求预测：零售商利用时间序列分析预测产品需求，优化库存管理和供应链。同样，能源公司也预测电力需求，以确保电网稳定和有效的资源分配，支持可再生能源的可持续发展。请参阅美国能源信息署 (EIA) 提供的示例。

时间序列的概念与Ultralytics YOLO 等模型执行的物体检测或图像分割等计算机视觉（CV）任务不同，但在视频分析中，时间序列的概念可以相互交叉，在视频分析中，随着时间的推移对帧序列进行分析，但通常涉及空间-时间模型，而不是纯粹的时间序列方法。管理这些模型的生命周期通常涉及机器学习运营（MLOps）原则以及用于实验和部署的 Ultralytics HUB等平台。Meta 的 Prophet 库等工具在预测任务中也很受欢迎。