时间序列分析进阶：基于LSTM模型的趋势跟踪_lstm总体趋势相同但是峰值偏小

作者：禅与计算机程序设计艺术

概述

时序数据处理（Time Series Data Analysis）是机器学习和数据科学领域的一个重要研究方向，它在许多应用场景中都有着广泛的应用。其中一个最常用的方法就是时序预测（time series forecasting），即用历史数据预测未来的发展趋势。而深度学习方法则是一种高效且普遍适用于此类问题的方法。本文将结合 LSTM (Long Short-Term Memory) 模型进行时序预测问题的实践。

时序预测的问题类型

在时序预测问题中，存在两种类型的任务，即回归（regression）和分类（classification）。回归问题就是要预测一个连续变量的值，比如股票价格等；而分类问题则是要预测某个变量取不同的值，比如股票涨跌两日之后的状态（上升还是下降）。但是由于涉及的时间跨度非常长，因此时序预测往往是一个更复杂的问题，需要考虑诸如趋势、周期性、季节性、突发事件等因素。目前比较流行的时序预测模型主要分为三种：ARIMA、RNN/LSTM 和 FBProphet。

本文将主要关注 LSTM 模型，因为它可以有效地解决时序预测问题中的长期依赖问题，而且能够捕捉到更多的特征信息。

数据集简介

本文采用的数据集名称为 Numenta Anomaly Benchmark（NAB）数据集，该数据集由多个监控系统产生的高维时间序列数据组成，包括服务器日志、传感器数据、网络流量等。其中 NAB 数据集主要有两个子集，即 Small- Sized和 Large- Sized，两者的区别在于数据规模和噪声分布方面。S