时间序列预测

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。

即使是在Meta业已亏损500亿美元的时候，扎克伯格依然没有放弃对于它的投资，并且在未来的一段时间内，这样一种情况还将会延续。

阿里巴巴达摩院近期提出一种长时序预测的新模型FEDformer，精准度比业界最优方法提升14.8%以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会ICML2022收录。

本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。