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多步多变量时间序列问题_多变量时间序列预测
作者：IT小白 | 2024-02-18 17:22:54
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多变量时间序列预测
多步多变量时间序列问题是一类重要的时间序列预测问题。
1.它的关键特征是：
- 多步(Multi-step):不仅要预测下一个时间步的值,还要预测多个未来时间步的值。
- 多变量(Multi-variate):时间序列包含多个变量,需要同时预测这些变量的未来值。
这样的问题很常见,例如预测未来几天的温度、湿度、降雨概率等变量。要解决这类问题,需要建立能同时捕捉多个变量之间相互依赖关系的模型。
- 多变量向量自回归模型(Vector Autoregression):直接对各变量建模,利用各变量过去值预测未来值。
- RNN/LSTM:利用循环结构建模时间依赖性,并学习复杂的非线性关系。
- 注意力机制:让模型学习不同时刻的重要性。
- 多任务学习:同时预测多个变量作为相关任务,共享特征。
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