Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 85): previsão multidimensional de séries temporais"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 85): previsão multidimensional de séries temporais foi publicado:
Neste artigo, quero apresentar a vocês um novo método abrangente de previsão de séries temporais, que combina harmoniosamente as vantagens dos modelos lineares e dos transformers.
A principal ideia do Client consiste em passar da atenção ao longo do tempo para a análise das dependências entre variáveis e integrar um módulo linear no modelo, a fim de melhor aproveitar as dependências entre variáveis e a informação de tendências, respectivamente.
Os autores do método Client abordaram criativamente a solução do problema de previsão de séries temporais. Por um lado, encontramos no algoritmo proposto abordagens já familiares para nós. Por outro, ele rejeita métodos que, à primeira vista, já pareciam estabelecidos. Ao mesmo tempo, a inclusão ou exclusão de cada bloco individual no algoritmo é acompanhada por uma série de testes que demonstram a relevância da decisão adotada em termos da eficácia do modelo.
Para resolver o problema de deslocamento de distribuição, os autores do método utilizam a normalização reversível com uma estrutura simétrica (RevIN), que já abordamos no artigo anterior. Com sua ajuda, primeiro são removidas as informações estatísticas da série temporal original. Após o processamento pelo modelo e a obtenção dos valores previstos, as informações estatísticas da série temporal original são restauradas nos resultados, o que, em geral, aumenta a estabilidade do treinamento do modelo e a qualidade das previsões da série temporal.
Autor: Dmitriy Gizlyk