【摘 要】
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时间序列预测在诸多领域得到广泛应用,例如城市交通流量、金融市场、空气污染、疾病预测等。在金融市场领域,传统的股票价格预测方法可以实现预测短期的股票价格波动趋势,但由于它们很难解决高度非线性函数问题,而股票数据恰恰存在着高度非线性的动态变化规律,使得预测的结果时常不能令人满意。在空气环境预测领域,信息采集技术的进步带来了大量丰富的信息,传统的统计模型和数学模型已无法灵活地处理多个变量间复杂的非线性关
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时间序列预测在诸多领域得到广泛应用,例如城市交通流量、金融市场、空气污染、疾病预测等。在金融市场领域,传统的股票价格预测方法可以实现预测短期的股票价格波动趋势,但由于它们很难解决高度非线性函数问题,而股票数据恰恰存在着高度非线性的动态变化规律,使得预测的结果时常不能令人满意。在空气环境预测领域,信息采集技术的进步带来了大量丰富的信息,传统的统计模型和数学模型已无法灵活地处理多个变量间复杂的非线性关系。随着人工智能技术的飞速发展,神经网络和深度学习方法因具备优秀的非线性逼近和抗噪性能,并具有灵活的自适应学习能力,逐渐成为时间序列预测的主流。在目前的人工智能领域中,深度学习方法在处理海量数据时往往会比机器学习模型预测出更准确的结果,但深度学习方法也存在一些不足:在进行预测时仅仅关注被预测特征的条件均值,使预测结果无法完整地反映研究数据的信息,从而导致其预测精度较低。因此,本文重点针对上述问题进行了深入研究,具体工作与成果主要包括:1.对关于时间序列预测的深度学习方法进行了归纳总结,同时对分位数回归的知识进行了梳理。然后,重点阐述了基于双阶段注意力机制的循环神经网络模型,即DA-RNN模型,包括该模型的思想、结构和表达式等。2.针对传统时间序列预测方法的不足,本文提出了基于条件均值与分位数联合回归的DA-RNN模型——DARNN-JMQR模型。模型的优化过程如下:第一步,对DA-RNN模型的解码阶段进行改进,将多个分位数引入DA-RNN模型,并将该模型解码阶段中原本的输出序列修改为条件均值与多个分位数联合的形式。第二步,将分位数回归的损失函数与DA-RNN模型的损失函数相结合,建立了一个新的联合损失函数。3.将DARNN-JMQR模型应用于金融与空气质量时间序列的预测,在不同评测指标的对比下,发现DARNN-JMQR模型改进了DA-RNN模型的预测效果,且在所有横向对比模型中的预测效果为最优。此外,在对金融数据进行预测时,本文通过将ADX指标引入DARNN-JMQR对模型进行改进,并将改进前后的模型进行对比,发现加入ADX指标后的模型能更好的适应股票数据,且模型的预测效果显著提升。同时,将金融时间序列数据和空气质量时间序列数据进行对比分析,从而验证了DARNN-JMQR模型在不同领域数据中的适用性和优越性。
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