Прогнозирование временных рядов в пакете ST: Neural Networks

В задачах анализа временных рядов целью является прогноз будущих значений переменной, зависящей от времени, на основе предыдущих значений ее и/или других переменных (Bishop, 1995)

Как правило, прогнозируемая переменная является числовой, поэтому прогнозирование временных рядов - это частный случай регрессии. Однако такое ограничение не заложено в пакет ST Neural Networks, так что в нем можно прогнозировать и временные ряды номинальных (т.е. классифицирующих) переменных.

Обычно очередное значение временного ряда прогнозируется по некоторому числу его предыдущих значений (прогноз на один шаг вперед во времени). В пакете ST Neural Networks можно выполнять прогноз на любое число шагов. После того, как вычислено очередное предполагаемое значение, оно подставляется обратно и с его помощью (а также предыдущих значений) получается следующий прогноз - это называется проекцией временного ряда. В пакете ST Neural Networks можно осуществлять проекцию временного ряда и при пошаговом прогнозировании. Понятно, что надежность такой проекции тем меньше, чем больше шагов вперед мы пытаемся предсказать. В случаях, когда требуется совершенно определенная дальность прогноза, разумно будет специально обучить сеть именно на такую дальность.

В пакете ST Neural Networks для решения задач прогноза временных рядов можно применять сети всех типов (тип сети должен подходить, в зависимости от задачи, для регрессии или классификации). Сеть конфигурируется для прогноза временного ряда установкой параметров Временное окно - Steps и Горизонт - Lookahead. Параметр Временное окно задает число предыдущих значений, которые следует подавать на вход, а параметр Горизонт указывает, как далеко нужно строить прогноз. Количество входных и выходных переменных может быть произвольным. Однако, чаще всего в качестве входной и одновременно (с учетом горизонта) выходной выступает единственная переменная. При конфигурировании сети для анализа временных рядов изменяется метод пре-процессирования данных (извлекаются не отдельные наблюдения, а их блоки), но обучение и работа сети происходят точно так же, как и в задачах других типов.

В задачах анализа временных рядов обучающее множество данных, как правило, бывает представлено значениями одной переменной, которая является входной/выходной (т.е. служит для сети и входом, и выходом).

В задачах анализа временных рядов особую сложность представляет интерпретация понятий обучающего, контрольного и тестового множеств, а также неучитываемых данных. В обычной ситуации каждое наблюдение рассматривается независимо, и никаких вопросов здесь не возникает. В случае же временного ряда каждый входной или выходной набор составлен из данных, относящихся к нескольким наблюдениям, число которых задается параметрами сети Временное окно - Steps и Горизонт - Lookahead. Из этого следуют два обстоятельства:

Категория, которое будет отнесен набор, определяется категорией выходного наблюдения. Например, если в исходных данных первые два наблюдения не учитываются, а третье объявлено тестовым, и значения параметров Временное окно и Горизонт равны соответственно 2 и 1, то первый используемый набор будет тестовым, его входы будут браться из первых двух наблюдений, а выход - из третьего. Таким образом, первые два наблюдения, хотя и помечены как не учитываемые, используются в тестовом множестве. Более того, данные одного наблюдения могут использоваться сразу в трех наборах, каждый из которых может быть обучающим, контрольным или тестовым. Можно сказать, что данные "растекаются" по обучающему, контрольному и тестовому множествам. Чтобы полностью разделить эти множества, пришлось бы сформировать отдельные блоки обучающих, контрольных и тестовых наблюдений, отделенные друг от друга достаточным числом неучитываемых наблюдений.

Несколько первых наблюдений можно использовать только в качестве входных данных. При выборе наблюдений во временном ряду номер наблюдения всегда соответствует выходному значению. Поэтому первые несколько наблюдений вообще невозможно выбрать (для этого были бы нужны еще несколько наблюдений, расположенных перед первым наблюдением в исходных данных), и они автоматически помечаются как неучитываемые.