时间序列预测-深度学习方法 TFT_tft算法

前沿

深度学习方法用于时间序列预测，如销量预测等，在某些情况下已经能超越基于统计的方法/机器学习方法，相对而言，深度学习方法可以简化特称抽取的过程。

本文介绍2020年的一篇论文。TFT：Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

TFT关键点

• Multi-horizon: 多视界，即多步预测。
• LSTM: seq2seq生成中间的时间序列特征。
• Self-Attention: 融合时间序列上的特征。单层、可解释的Multi-head Attention。
• Quantile Loss: 分位损失，预测多个分位的结果。

三类输入

• static input: 不随时间改变的静态属性，如商品的类别、功效等。
• observed input: 在过去时间节点上观察到的信息，如当天浏览量、当天油价、当天天气等。
• known input: 在所有时间节点上（过去/将来）可知的信息，如过去/将来的价格，过去/将来的营销计划等。

可解释的Multi-head Attention

预测任务往往需要对输入特征对结果的影响程度进行排序，通常经过多层变换的Multi-head Attention难以提供这种可解释性。因此，论文设计了一个单层的Multi-head Attention层。

可以看到多个Head都是Attend to相同的Value，最后加总平均一下而已，并没有像原本的MHA对Value划分不同的子空间。（感觉这样的“多头”的意义不大？）

实验结果

相关论文

《DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks》

使用LSTM encoder-decoder结构，超越传统的统计机器学习方法。

《From Known to Unknown: Knowledge-guided Transformer for Time-Series Sales Forecasting in Alibaba》

使用Transformer的encoder-decoder结构，引入未来知识，相当于TFT的将来known input。

参考文献

1. DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks, https://arxiv.org/abs/1704.04110
2. From Known to Unknown: Knowledge-guided Transformer for Time-Series Sales Forecasting in Alibaba, https://arxiv.org/abs/2109.08381
3. Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting, https://arxiv.org/abs/1912.09363