Dự báo thời gian bao gồm dự đoán các điểm dữ liệu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Mạng thần kinh là công cụ hiệu quả để mô phỏng các mẫu phức tạp trong dữ liệu như vậy. Bài này cung cấp một hướng dẫn từng bước một để xây dựng một mạng thần kinh để dự báo thời gian.

Hiểu được dữ liệu

Trước khi xây dựng một mạng thần kinh, điều thiết yếu là hiểu được dữ liệu. dữ liệu thời gian là tiện ích và thường chứa các xu hướng, mùa và nhiễu. xử lý đúng đắn, như bình thường hóa và xử lý các giá trị bị mất, cải thiện hiệu suất mô hình.

Chuẩn bị dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc chuyển dữ liệu thô thành dạng thức thích hợp để đào tạo. Tính năng này bao gồm việc tạo các cặp đầu ra bằng cách dùng cửa sổ trượt. Ví dụ, dùng 10 điểm trước để dự đoán điểm tiếp theo.

Xây dựng mạng thần kinh

Mạng thần kinh hiện thời (RNNs), đặc biệt là mạng bộ nhớ ngắn (LSTM), là những lựa chọn phổ biến cho việc dự báo thời gian. Chúng có thể thu các phụ thuộc thời gian một cách hiệu quả.

Những bước quan trọng bao gồm việc xác định cấu trúc mạng, chọn số lớp và nơ-ron, và chọn một chức năng mất mát thích hợp và tối ưu hóa.

Sự huấn luyện và đánh giá

Huấn luyện mạng thần kinh dùng dữ liệu đã chuẩn bị. Khả năng theo dõi với dữ liệu hợp lệ để ngăn chặn phù hợp. Các mét đo chung bao gồm lỗi định nghĩa (MAE) và Root Mean Square error (RMSE).

Triển khai và tiên đoán

Một khi được đào tạo, mô hình có thể tạo ra dự báo về dữ liệu mới. Điều quan trọng là thường xuyên cập nhật mô hình với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác.