利用时间序列模型预测未来：ARIMA 与 LSTM 对决

人工智能

2024-01-26 12:21:53

时间序列预测：ARIMA 与 LSTM 模型详解

引言

在瞬息万变的当今世界，预测未来至关重要，从金融市场到天气模式，各行各业都在寻求可靠的方法来洞察未来趋势。时间序列模型（TSM）作为强大的工具，从历史数据中学习并预测未来行为，在预测竞赛中脱颖而出。

时间序列模型

时间序列是一系列随时间顺序排列的数据点，TSM 旨在识别这些数据中的模式并预测未来的值。TSM 家族中，两种最流行的技术是自回归滑动平均模型（ARIMA）和长短期记忆（LSTM）。

ARIMA 模型

ARIMA 模型是一种线性模型，假设时间序列遵循自回归、积分和移动平均的特定过程。它易于理解、实现，且通常用于预测平稳时间序列，即随着时间的推移波动相对稳定的序列。

优点：

解释性强，易于理解。
计算效率高，所需数据量相对较少。
对于短期预测，通常表现良好。

缺点：

仅适用于平稳时间序列。
假设数据遵循特定的统计分布。
对于具有复杂非线性模式或长期依赖关系的时间序列，预测准确度较低。

代码示例：

import statsmodels.api as sm

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('time_series.csv')

# 拟合 ARIMA 模型
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(data, order=(1, 1, 1))
model.fit()

# 预测未来值
forecast = model.forecast(steps=10)

LSTM 模型

LSTM 是一种神经网络，专为处理具有长期依赖关系的时间序列数据而设计。它具有记忆细胞，可以记住过去的信息，并在预测中使用这些信息。

优点：

可以捕捉复杂非线性模式和长期依赖关系。
对于具有季节性和周期性的时间序列，预测准确度较高。
无需对数据进行平稳处理。

缺点：

计算成本高，需要大量数据进行训练。
难以解释，可能成为黑盒模型。
对于短期预测，有时不如 ARIMA 模型准确。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('time_series.csv')

# 转换为 LSTM 输入格式
data = np.array(data).reshape(-1, 1)

# 构建 LSTM 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.LSTM(units=100, return_sequences=True),
  tf.keras.layers.LSTM(units=100),
  tf.keras.layers.Dense(units=1)
])

# 训练 LSTM 模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32)

# 预测未来值
forecast = model.predict(data[-10:])

ARIMA 与 LSTM 的比较

特征	ARIMA	LSTM
线性/非线性	线性	非线性
对长期依赖关系的处理	无法处理	可以处理
对非平稳数据的处理	无法处理	可以处理
复杂性	简单	复杂
计算成本	低	高
解释性	高	低