В современном мире, где данные генерируются с невероятной скоростью, способность точно прогнозировать будущие значения на основе прошлых наблюдений становится критически важной.
Будь то предсказание спроса на товары, колебаний цен на акции, потребления электроэнергии или даже распространения заболеваний, временные ряды играют центральную роль. Традиционные методы прогнозирования, такие как ARIMA или экспоненциальное сглаживание, хорошо зарекомендовали себя, но часто сталкиваются с ограничениями при работе со сложными, нелинейными паттернами и длинными зависимостями, присущими многим реальным временным рядам.
Современные тенденции в сфере искусственного интеллекта ознаменовались появлением нейросетевых структур нового поколения, которые успешно справляются с ранее существовавшими трудностями. Особого внимания заслуживают N-BEATS (нейросетевой анализ разложения по базисам для временных рядов) и его усовершенствованный вариант N-HITS (иерархические перемежающиеся временные ряды). Данные модели знаменуют собой существенный прогресс в прогнозировании временных рядов, характеризуясь адаптивностью, возможностью масштабирования и высокой степенью точности предсказаний. Теперь ml прогнозирование стало действительно востребованным.
N-BEATS: разложение на базовые компоненты
Ключевая концепция N-BEATS предполагает разложение временного ряда на взвешенную сумму нескольких «элементарных» функций. Эти элементарные функции, называемые также «блоками», разрабатываются с целью эффективного извлечения разнообразных характеристик временного ряда, включая тренд, сезонность и остаточные составляющие. Архитектурно N-BEATS состоит из множества подобных блоков, каждый из которых оснащен собственной полносвязной нейронной сетью.
Каждый блок N-BEATS получает на вход исторические данные временного ряда и генерирует два выхода:
- Прогноз. Предсказанные значения временного ряда на будущий период.
- Интерпретируемые компоненты. Разложение временного ряда на составляющие, такие как тренд и сезонность. Это делает модель более прозрачной и позволяет понять, какие факторы влияют на прогноз.
Преимущества N-BEATS:
- высокая точность: способность моделировать сложные нелинейные зависимости;
- интерпретируемость: возможность понять, как модель делает свои прогнозы;
- отсутствие необходимости в ручном подборе признаков: модель самостоятельно извлекает релевантные признаки из данных;
- масштабируемость: эффективная работа с длинными временными рядами.
N-HITS: улучшенная иерархическая структура
N-HITS является развитием N-BEATS, призванным справиться с еще более сложными сценариями, в частности, с прерывистыми временными рядами. Прерывистые временные ряды характеризуются периодами активности, чередующимися с периодами полного отсутствия значений (например, продажи товаров, которые покупают нерегулярно).
Основное различие между N-HITS и N-BEATS кроется в иерархической организации первой модели. N-HITS применяет многоступенчатую архитектуру, в которой каждый уровень анализирует временной ряд с различной степенью детализации. Такой подход позволяет модели более качественно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные тренды, а также эффективно работать с данными, имеющими пропуски!