时间序列分析

时间序列分析是一种统计方法，用于分析在一段时间内收集的一系列数据点。这种类型的数据，称为时间序列数据，按时间顺序排列，使分析师和机器学习 (ML)模型能够识别时间模式、趋势、季节性和其他基于时间的结构。其主要目标通常是了解这些模式的根本原因或执行预测——即预测建模的过程，以估计未来的值。它是经济学、金融学和气象学等许多领域的基石。

真实世界的AI/ML应用

时间序列分析对于构建能够根据历史数据预测未来事件的智能系统至关重要。

1. 金融市场预测：最常见的应用之一是在金融领域，分析师在其中预测股票价格、资产回报和市场波动。模型分析来自纽约证券交易所等来源的历史价格数据，以识别可以为交易策略提供信息的趋势和周期性模式。这些模型可以从传统的统计方法到高级深度学习架构不等。
2. 零售业的需求预测：企业利用时间序列分析进行需求预测，以优化库存。通过分析历史销售数据，零售商可以预测季节性高峰（如假日购物）和每周趋势，从而确保他们在正确的时间拥有适量的库存。这是构建有效的零售业人工智能解决方案的关键组成部分。
3. 天气和气候科学：气象学家使用时间序列模型，通过分析温度、湿度和风速的历史数据来预测天气状况。世界气象组织等组织依靠这些预测来保障公共安全和进行规划。同样，气候学家分析长期气候数据，以模拟环境变化并检测异常。
4. 医疗保健监控：在医疗保健AI中，时间序列分析用于监控来自可穿戴传感器的患者生命体征，如心率和血压。实时分析这些数据有助于早期发现健康问题，例如通过分析心电信号数据来预测心脏事件的发生。

时间序列分析技术

从经典的统计方法到复杂的神经网络，多种方法用于对时间序列数据进行建模。

• 统计模型：这些传统方法通常用作基线，并且对于较简单的数据集有效。
  • ARIMA 模型：自回归积分滑动平均模型捕获序列中过去的值和预测误差中的信息。
  • 指数平滑：此方法为较旧的观测值赋予指数递减的权重，使其适用于没有明显趋势或季节性的数据。
• 机器学习模型：对于更复杂的非线性模式，ML 模型是首选。
  • 循环神经网络 (RNNs): 像 长短期记忆网络 (LSTM) 这样的架构被设计来处理序列数据，使其自然适合时间序列。
  • Transformer 模型: 最初来自 自然语言处理 (NLP)，transformer 中的 注意力机制 在识别时间序列数据中的长程依赖关系方面非常有效。

与计算机视觉任务的区别

虽然时间序列分析侧重于随时间变化的数字或分类数据点序列，但计算机视觉 (CV)处理的是解释来自图像或视频的视觉信息。诸如目标检测或图像分割之类的任务（通常由诸如 Ultralytics YOLO 之类的模型执行）主要分析单个帧内的空间内容或关联帧之间的对象（目标跟踪）。

虽然视频分析本质上涉及时间维度（一系列帧），但所使用的技术通常与传统时间序列方法不同。视频分析可能采用时空模型（如 3D CNN 或 Vision Transformers），这些模型会考虑空间特征及其随时间的变化。但是，CV 系统可以生成时间序列数据。例如，用于对象计数的视频源系统可以生成每分钟通过某个区域的人数的时间序列。然后可以使用标准时间序列技术分析此输出，以进行趋势分析或异常检测。

工具和资源

开发和部署时间序列模型涉及各种工具。除了像 PyTorch 和 TensorFlow 这样的 ML 库之外，像 Meta 的 Prophet 库 这样的专用工具还提供用户友好的预测功能。管理这些模型的生命周期，从基准或自定义数据集（如 时间序列数据库 中找到的数据集）上的 训练 到评估和 模型部署，通常涉及 机器学习运维 (MLOps) 原则和像 Ultralytics HUB 这样的平台。对于学习资源，像 《预测：原理与实践》 这样的文本提供了全面的指导，像 Kaggle 举办时间序列竞赛 以获得实践经验。