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张小明 2026/3/2 19:54:44
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1. DeterministicProcess生成时间序列特征
用于生成时间序列的基础特征#xff0c;包括趋势和周期性成分
可以指定趋势的阶数#xff08;如线性、二次等#xff09;和季节性周期
2. 季节性特征处理
工作日周期拟合#xff1a;考虑一周内不… 数据清洗与特征工程1. DeterministicProcess生成时间序列特征用于生成时间序列的基础特征包括趋势和周期性成分可以指定趋势的阶数如线性、二次等和季节性周期2. 季节性特征处理工作日周期拟合考虑一周内不同日期的销售模式差异傅里叶周期拟合使用傅里叶级数捕捉复杂的周期性模式适合处理非整数周期或复杂季节性模式3. 特殊事件处理假期数据拟合标记节假日考虑其对销量的特殊影响灾难日数据拟合标记异常事件日如疫情、自然灾害等4. 特征编码方法非数字型参数编码使用nn.Embedding将类别特征集成为低维向量或直接展开为布尔类型one-hot编码数字缺失值处理采用线性插值方法填补缺失值保持时间序列的连续性 LSTM模型构建要点模型结构特点textLSTM模型结构输入层 → LSTM层隐藏层 → LSTM层输出层 → 全连接层关键设计输出层与隐藏层同维LSTM的输出层默认与隐藏层大小相同添加全连接层为了将输出转换为预测所需的维度如单步预测多步预测处理可通过滑动窗口或序列到序列结构实现优势与适用场景适合捕捉长期依赖关系能处理非线性时间序列模式对复杂季节性模式有较好表现 线性回归模型应用基本特点训练速度快相比深度学习模型训练时间大幅减少可解释性强特征权重直观反映影响程度趋势拟合能力能有效捕捉数据的线性趋势成分实践观察自测效果较差在复杂时间序列上表现不如LSTM适合场景基线模型建立快速验证特征有效性趋势明显的简单时间序列改进方向结合特征工程提升性能作为集成学习的基模型用于多模型融合中的趋势成分预测 实践建议模型选择策略快速迭代先用线性回归建立基线复杂模式使用LSTM处理非线性关系特征验证通过线性模型验证特征重要性特征工程优先级基础时间特征年、月、日、星期季节性特征傅里叶级数特殊事件标记假期、异常日类别特征嵌入缺失值处理优先使用时间序列相关插值方法避免使用全局统计值填充考虑业务场景选择插值策略