Архитектура нейросетей для обработки временных рядов

Введение в обработку временных рядов

Временные ряды — это последовательности данных, индексированные по времени. Анализ временных рядов широко используется в таких областях, как финансы, метеорология, производство и многих других.
Обработка временных рядов включает такие задачи, как прогнозирование, выявление аномалий, сегментация и др. Для решения этих задач часто применяются нейронные сети благодаря их способности моделировать сложные нелинейные зависимости.

Типы нейросетей для временных рядов

Рекуррентные нейросети (RNN)

RNN хорошо подходят для моделирования последовательных данных. Они имеют обратные связи, позволяющие сохранять информацию о предыдущих входах. Популярные разновидности RNN:

LSTM (долгая краткосрочная память)
GRU (блок с воротами)

Они решают проблему исчезающего градиента в стандартных RNN.

Сверточные нейросети (CNN)

CNN используют свёртки для извлечения локальных признаков из данных. Эффективны в задачах распознавания образов. Применяются к 1D временным рядам с помощью 1D свёрток.

Автокодировщики

Автокодировщики сжимают входные данные в низкоразмерное пространство признаков. Могут использоваться для сжатия и деноISINGа временных рядов.

Архитектуры нейросетей для временных рядов

Прогнозирование

Для прогнозирования часто используется стек RNN или CNN, который обрабатывает входной ряд и выдаёт прогноз на N шагов вперёд.
pythonCopy codemodel = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(N))

Классификация последовательностей

Временной ряд подаётся на RNN или CNN, выходное состояние которого передаётся в полносвязный классификатор.
pythonCopy codeinput = Input(shape=(X.shape[1], X.shape[2]))
x = LSTM(64)(input)
output = Dense(num_classes, activation=’softmax’)(x)

model = Model(inputs=input, outputs=output)

Автокодировщик

Сжимает временной ряд в низкоразмерное пространство и восстанавливает исходный сигнал.
pythonCopy codeinput = Input(shape=(X.shape[1], 1))

encoded = LSTM(32)(input)

decoded = LSTM(32)(encoded)
output = Dense(1)(decoded)

autoencoder = Model(input, output)

Обучение и оптимизация

Обучать на больших наборах временных рядов
Использовать регуляризацию (dropout, L1/L2) для борьбы с переобучением
Оптимизировать гиперпараметры (размер batch, число эпох, скорость обучения и др.)
Применять аугментацию данных для расширения обучающей выборки
Использовать раннее остановку обучения по metric на валидационной выборке

Вопросы и ответы

Вопрос: Какие типы нейронных сетей лучше всего подходят для прогнозирования временных рядов?
Ответ: RNN (LSTM, GRU) и CNN хорошо подходят для прогнозирования временных рядов. Они учитывают последовательный характер данных.
Вопрос: Как подготовить данные для обучения нейросети на временных рядах?
Ответ: Нужно преобразовать ряды в матрицы признаков, где строки — отдельные наблюдения, а столбцы — шаги времени. Также важно масштабировать данные и разбить выборку.
Вопрос: Как оценить качество модели для временных рядов?
Ответ: Используются такие метрики, как MSE, MAE для прогнозирования, и точность, F1-score для классификации. Нужно оценивать модель на тестовой выборке, отличной от обучающей.