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经验模态分解权威发布_经验模态分解是用来干嘛的(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

经验模态分解

时序数据预测的秘密武器𐟔⃣ 深度学习方法 𐟍쌓TM (长短时记忆网络)：LSTM 是改进的循环神经网络，能够处理长距离的时间依赖问题，广泛应用于时序数据预测。 𐟍섥epAR：DeepAR 基于 LSTM，但输出的是预测值的概率分布，而非确定的值。这种方式使模型更能应对数据的随机性，并评估预测的不确定性。 𐟍씥mporal Fusion Transformer (TFT)：TFT 是谷歌提出的用于多步时序预测的模型，结合了位置编码、注意力机制等多种深度学习技术，可以对输入特征进行选择性筛选，增强可解释性。 𐟍쎭BEATS：N-BEATS 没有使用 RNN 或 Attention，而是通过全连接网络来学习序列特征。其核心是多个 Block 串联，每个 Block 学习一部分序列信息，逐步去除已学习部分，提升预测效果。 2⃣ 传统方法 𐟍偒IMA：适用于平稳时间序列的线性模型，通过差分操作使非平稳数据变得平稳。 𐟍吲ophet：Facebook 提出的 Prophet 模型适用于具有季节性和节假日效应的时间序列。 𐟍勡lman 滤波：适用于线性系统的递归估计方法，可以对带噪声的时序数据进行平滑处理。 3⃣ 调优技巧 𐟍€评价指标选择：时间序列的评价指标分为两类，一类是与数据大小无关的（如 SMAPE、MAPE），另一类是与数据大小相关的（如 RMSE、MAE）。选择指标时，需要考虑对大值样本和整体表现的关注程度。 𐟍€时序特征选择：包括时间特征（如季度、月、周等）、布尔特征（如是否节假日）、时间差特征（如距离年初天数）等，有助于提升模型的预测能力。 𐟍€平滑操作：当数据有较大噪声时，可以采用滑动平均或经验模态分解 (EMD) 等方法进行平滑处理，从而减少噪声对预测结果的影响。

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