Прогнозирование временных рядов с помощью TensorFlow: компоненты, модели и этапы

Что такое прогнозирование временных рядов?

Знаете ли вы, что Азиатско-Тихоокеанский регион является крупнейшим растущим рынком глубокого обучения в мире с совокупным среднегодовым темпом роста (CAGR) более 40%? Прогнозирование временных рядов TensorFlow — важная концепция глубокого обучения и машинного обучения. Все модели глубокого обучения/МО имеют соответствующий набор данных, представляющий собой набор наблюдений. Эти наблюдения часто включают временной компонент. Временной ряд упорядочивает наблюдения последовательно во времени, тем самым добавляя к набору данных новое измерение, т. е. время.

Можно подумать, что будет достигнуто за счет увеличения размерности их набора данных? Что ж, добавление измерения времени к вашему набору данных создаст подробный уровень зависимости между наблюдениями. Затем результат прогнозируется с помощью прогнозирования временных рядов предыдущих наблюдений.

Использование данных временных рядов (исторических данных) для прогнозирования будущего называется прогнозированием временных рядов. Следует также обеспечить, чтобы будущее было полностью неизвестно и могло быть предсказано только на основе исторических данных.

Данные временных рядов анализируются для разработки моделей, которые эффективно описывают данные. Временной ряд разбивается на несколько компонентов для разработки подходящих моделей. Как только модели, которые лучше всего описывают исторические данные, разработаны, они используются для прогнозирования. Не следует путать анализ временных рядов с прогнозированием временных рядов, поскольку последнее вступает в действие только после завершения первого.

Компоненты временных рядов

Прежде чем узнать о прогнозировании временных рядов TensorFlow , необходимо ознакомиться с компонентом временного ряда. Временной ряд разбивается на четыре компонента во время анализа временного ряда. Эти компоненты помогают правильно понять набор данных. Четыре компонента временного ряда следующие:

• Тенденции . Поведение ряда/набора данных с течением времени объясняется тенденциями. Увеличение и уменьшение поведения временного ряда объясняется тенденциями.
• Уровень — уровень — это базовое значение временного ряда, учитывая, что представление ряда — прямая линия. Многие специалисты также определяют уровень как среднее значение ряда.
• Сезонность . Поведение ряда, которое повторяется во времени, называется сезонностью. Некоторые эксперты также называют сезонность периодическими колебаниями.
• Шум . Каждый набор данных содержит некоторые точки данных/выбросы, которые модель временных рядов не может объяснить. Эти наборы данных обладают непредсказуемыми свойствами и не могут быть отображены с помощью анализа/прогнозирования временных рядов.

Следует отметить, что временной ряд должен иметь уровень и некоторый шум. Однако тенденции и сезонность во временном ряду необязательны.

Почему TensorFlow?

Хотя на рынке доступно множество фреймворков для прогнозирования временных рядов, профессионалы в области глубоких технологий предпочитают TensorFlow из всех доступных фреймворков. TensorFlow написан на Python, C++ и CUDA, которые входят в число широко используемых языков программирования. TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная специально для машинного и глубокого обучения.

TensorFlow помогает нам строить модели машинного обучения во время анализа временных рядов, которые будут использоваться для прогнозирования. Он предлагает пользователям создавать различные типы моделей, такие как CNN (сверточная нейронная сеть), RNN (рекуррентная нейронная сеть) и т. д. TensorFlow может помочь вам спрогнозировать один или несколько временных шагов в зависимости от пользователя и набора данных. Во время прогнозирования временных рядов TensorFlow вы можете:

• Спрогнозируйте одну функцию/параметр для одного временного шага.
• Прогнозируйте все измерения набора данных для одного временного шага.
• Прогноз для нескольких шагов в одном выстреле (делает все прогнозы сразу).
• Прогноз для нескольких шагов, когда за один раз делается один прогноз (авторегрессия).

Настройка данных для прогнозирования временных рядов

Перед прогнозированием временных рядов нам необходимо соответствующим образом подготовить данные. Настройка прогнозирования временных рядов включает в себя различные процессы, такие как извлечение данных, визуализация, исследование , очистка и т. д. Давайте посмотрим, как настроить данные для прогнозирования временных рядов:

• Основным шагом является импорт данных или извлечение данных. Вам нужен набор данных, из которого будут извлечены ценные сведения с помощью прогнозирования временных рядов.
• Следующим шагом является очистка данных, когда вы удаляете повторяющиеся или нерелевантные точки данных. На этом этапе также обрабатываются отсутствующие данные. Если ранее были обнаружены выбросы, удалите их из набора данных. Структурные ошибки также могут быть исправлены при очистке данных.
• Величины во временном ряду, которые изменяются во времени, называются сигналами. Эти сигналы также представляют различные физические события во временном ряду. Например, если имеется временной ряд описаний погоды в каком-либо месте в разные дни, то сигналами будут физические события, такие как температура, осадки и т. д. Перейдите к преобразованию сигналов в формат sin cos.
• Наряду с преобразованием сигналов в формат sin cos преобразуйте время и дату в секунды. Когда вы закончите, постройте график времени и функции sin cos.
• Перед прогнозированием и обучением наших данных мы разделим данные по времени для дальнейшего упрощения.
• Данные теперь должны быть нормализованы перед обучением. Самый простой шаг для нормализации данных — вычесть среднее значение набора данных из каждой точки данных, а затем разделить его на стандартное отклонение.
• После того, как вы закончите нормализацию данных, вы должны проверить смещение данных. Смещение данных определяется как состояние, при котором некоторые элементы набора данных сильно представлены по сравнению с другими элементами. Предвзятые данные приводят к более низкой точности наряду с искаженной аналитикой. Вы можете построить график скрипки, чтобы удалить любое смещение данных, присутствующее в вашем наборе данных.

Окно данных

Вам должно быть интересно, что перед прогнозированием временных рядов задействовано множество процессов. Ну, молодые технические энтузиасты должны знать, что подготовка данных является важным шагом перед обучением или анализом данных. Окно данных — это последний шаг в настройке данных для прогнозирования временных рядов TensorFlow . Окна данных помогают без проблем использовать данные с различными моделями.

Например, если модель прогнозирует будущее на 1 час, для эффективного прогнозирования вам потребуется 6-часовое окно исторических данных. Окно исторических данных называется «входной шириной», а окно данных, которое будет предсказано, называется «смещением» во время работы с данными.

Оформить заказ: самые популярные проекты Tensorflow

Одношаговые модели TensorFlow

Когда у вас есть простейший набор данных и вы прогнозируете только один временной шаг в будущем, вы будете использовать одношаговые модели TensorFlow. Например, если вы создали окно данных «часы», то прогнозирование на один временной шаг означает, что вы прогнозируете один час в будущем. В TensorFlow создается объект WindowGenerator для разработки одношаговых пар, т. е. ввода и метки.

Также рекомендуется создать базовую модель перед ее обучением. Создание базовой модели поможет вам сравнить начальную одношаговую модель с будущими сложными моделями. Например, если вы прогнозируете температуру на 1 час в будущем, создайте базовую модель, которая возвращает текущую температуру в качестве прогноза (без изменений).

Поскольку температура со временем меняется медленно, через час температура может не измениться. Обратите внимание, что базовая модель не будет эффективной при прогнозировании нескольких временных шагов.

Другой пример создания модели с одним временным шагом с использованием TensorFlow — вставка линейного преобразования между входом и выходом. Убедитесь, что выходные данные зависят только от одного временного шага, который необходимо оценить при создании линейной модели с использованием TensorFlow. Плотная модель — это еще одна одношаговая модель, созданная с использованием TensorFlow.

Сверточные нейронные сети через TensorFlow также можно использовать для прогнозирования на одном временном шаге. Слой свертки в TensorFlow будет принимать несколько временных шагов в качестве входных данных для прогнозирования временного шага. RNN также широко используются для прогнозирования временных рядов.

Внутреннее состояние машины также перескакивает с одного временного шага на другой, потому что RNN обрабатывают временные ряды шаг за шагом (по умолчанию). Прогнозирование временных рядов TensorFlow с помощью RNN — хороший выбор, поскольку модели RNN, как правило, запоминают долгую историю входных данных (исторические данные).

Многошаговые модели TensorFlow

В многошаговых моделях прогноз делается в диапазоне временных шагов. В отличие от одношаговой модели, многошаговая модель предсказывает диапазон будущих значений, используя исторические данные. Многошаговые модели могут предсказывать весь будущий временной ряд одновременно с помощью однократного прогнозирования. Вы также можете использовать авторегрессионный прогноз, когда модель делает прогноз по одному шагу за раз. Результат одноэтапного прогнозирования в авторегрессионном прогнозировании работает как вход для прогнозирования следующего временного шага.

Заключение

Прогнозирование временных рядов TensorFlow обеспечивает точные результаты по сравнению с другими фреймворками. Мы обсудили некоторые одношаговые модели (CNN, RNN, Dense и т. д.), которые можно использовать для одношагового прогнозирования с помощью TensorFlow.

Вы также можете предсказать диапазон будущих значений, используя многошаговые модели. Следует также отметить, что подготовка данных является ключевым шагом перед прогнозированием временных рядов TensorFlow . Вы можете узнать больше о прогнозировании временных рядов в DL (глубоком обучении) и ML, выбрав программу расширенных сертификатов upGrad в DL & ML . Начните изучать прогнозирование временных рядов с TensorFlow!