CNN通过卷积层和池化层等操作可以自动提取时间序列数据的特征，从而实现时序预测。在应用CNN进行时序预测时，需要将时间序列数据转化为二维矩阵形式，然后利用卷积和池化等操作进行特征提取和压缩，最后使用全连接层进行预测。相较于传统的时序预测方法，CNN能够自动学习时间序列数据中的复杂模式和规律，同时具有更好的计算效率和预测精度。

Paper：WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO

WaveNet是由DeepMind团队在2016年提出的一种用于生成语音的神经网络模型，它的核心思想是利用卷积神经网络来模拟语音信号的波形，并使用残差连接和门控卷积操作来提高模型的表示能力。除了用于语音生成，WaveNet还可以应用于时序预测任务。在时序预测任务中，我们需要预测给定时间序列的下一个时间步的取值。通常情况下，我们可以将时间序列看作是一个一维向量，并将其输入到WaveNet模型中，得到下一个时间步的预测值。

在WaveNet模型的构建中，关键的是对卷积层的设计和参数调整。卷积层的设计可以影响模型的表达能力和泛化能力，参数的调整可以影响模型的预测准确性和鲁棒性。

Paper：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

TCN（Temporal Convolutional Network）是一种基于卷积神经网络的时序预测算法，其设计初衷是为了解决传统RNN（循环神经网络）在处理长序列时存在的梯度消失和计算复杂度高的问题。。相比于传统的RNN等序列模型，TCN利用卷积神经网络的特点，能够在更短的时间内对长期依赖进行建模，并且具有更好的并行计算能力。TCN模型由多个卷积层和残差连接组成，其中每个卷积层的输出会被输入到后续的卷积层中，从而实现对序列数据的逐层抽象和特征提取。TCN还采用了类似于ResNet的残差连接技术，可以有效地减少梯度消失和模型退化等问题，而空洞卷积可以扩大卷积核的感受野，从而提高模型的鲁棒性和准确性。

TCN模型的结构如下图所示：

TCN模型的预测过程包括以下几个步骤：

• 输入层：接收时间序列数据的输入。
• 卷积层：采用一维卷积对输入数据进行特征提取和抽象，每个卷积层包含多个卷积核，可以捕获不同尺度的时间序列模式。
• 残差连接：类似于ResNet，通过将卷积层的输出与输入进行残差连接，可以有效地减少梯度消失和模型退化等问题，提高模型的鲁棒性。
• 重复堆叠：重复堆叠多个卷积层和残差连接，逐层提取时间序列数据的抽象特征。
• 池化层：在最后一个卷积层之后添加一个全局平均池化层，将所有特征向量进行平均，得到一个固定长度的特征向量。

• 输出层：将池化层的输出通过一个全连接层进行输出，得到时间序列的预测值。

TCN模型的优点包括：

• 能够处理长序列数据，并且具有良好的并行性。
• 通过引入残差连接和空洞卷积等技术，避免了梯度消失和过拟合的问题。
• 相对于传统RNN模型，TCN模型具有更高的计算效率和预测准确率。

# 模型构建TCN = TCNModel(    input_chunk_length=13,    output_chunk_length=12,    n_epochs=200,    dropout=0.1,    dilation_base=2,    weight_norm=True,    kernel_size=5,    num_filters=3,    random_state=0,)# 模型训练，无协变量TCN.fit(series=train,        val_series=val,        verbose=True)# 模型训练，有协变量TCN.fit(series=train,        past_covariates=train_month,        val_series=val,        val_past_covariates=val_month,        verbose=True)# 模型推理backtest = TCN.historical_forecasts(    series=ts,    # past_covariates=month_series,    start=0.75,    forecast_horizon=10,    retrain=False,    verbose=True,)# 成果可视化ts.plot(label="actual")backtest.plot(label="backtest (D=10)")plt.legend()plt.show()

数据归一化对时序预测影响探究？

原始数据是否按月份生成协变量，是否归一化，对最终时序预测效果影响重大，就本实验场景而言，原始数据为百分制更适用于无归一化&有协变量方式，协变量需根据实际业务表现进行选择。

归一化&无协变量

归一化&有协变量

无归一化&无协变量

无归一化&有协变量

Paper：Probabilistic Forecasting with Temporal Convolutional Neural Network.Code：deepTCN

DeepTCN（Deep Temporal Convolutional Networks）是一种基于深度学习的时序预测模型，它是对传统TCN模型的改进和扩展。DeepTCN模型使用了一组1D卷积层和最大池化层来处理时序数据，并通过堆叠多个这样的卷积-池化层来提取时序数据的不同特征。在DeepTCN模型中，每个卷积层都包含多个1D卷积核和激活函数，并且使用残差连接和批量归一化技术来加速模型的训练。

DeepTCN模型的训练过程通常涉及以下几个步骤：

• 数据预处理：将原始的时序数据进行标准化和归一化处理，以减小不同特征的尺度不一致对模型训练的影响。
• 模型构建：使用多个1D卷积层和最大池化层构建DeepTCN模型，可以使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等来构建模型。
• 模型训练：使用训练数据集对DeepTCN模型进行训练，并通过损失函数（如MSE、RMSE等）来度量模型的预测性能。在训练过程中，可以使用优化算法（如SGD、Adam等）来更新模型参数，并使用批量归一化和DeepTCN等技术来提高模型的泛化能力。

• 模型评估：使用测试数据集对训练好的DEEPTCN模型进行评估，并计算模型的性能指标，如平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

就本实验场景而言，受原始数据样本限制，输入输出长度和batch_size无法过大调整，从性能角度建议选用大batch_size&短输入输出方式。

# 短输入输出deeptcn = TCNModel(    input_chunk_length=13,    output_chunk_length=12,    kernel_size=2,    num_filters=4,    dilation_base=2,    dropout=0.1,    random_state=0,    likelihood=GaussianLikelihood(),)# 长输入输出deeptcn = TCNModel(    input_chunk_length=60,    output_chunk_length=20,    kernel_size=2,    num_filters=4,    dilation_base=2,    dropout=0.1,    random_state=0,    likelihood=GaussianLikelihood(),)# 长输入输出，大batch_sizedeeptcn = TCNModel(    batch_size=60,    input_chunk_length=60,    output_chunk_length=20,    kernel_size=2,    num_filters=4,    dilation_base=2,    dropout=0.1,    random_state=0,    likelihood=GaussianLikelihood(),)# 短输入输出，大batch_sizedeeptcn = TCNModel(    batch_size=60,    input_chunk_length=13,    output_chunk_length=12,    kernel_size=2,    num_filters=4,    dilation_base=2,    dropout=0.1,    random_state=0,    likelihood=GaussianLikelihood(),)

短输入输出

长输入输出

长输入输出，大batch_size

短输入输出，大batch_size

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