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。这类数据被称为时间序列数据，按时间顺序排列，允许分析师和机器学习 (ML)模型识别时间模式、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进行预测--通过预测建模来估计未来值的过程。它是经济学、金融学和气象学等许多领域的基石。

真实世界的人工智能/移动语言应用

时间序列分析是构建智能系统的关键，该系统可根据历史数据预测未来事件。

1. 金融市场预测：最常见的应用之一是在金融领域，分析师会预测股票价格、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，以确定趋势和周期性模式，为交易策略提供参考。这些模型既有传统的统计方法，也有先进的深度学习架构。
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（如节假日购物）和每周趋势，确保在正确的时间拥有正确的库存量。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：气象学家通过分析温度、湿度和风速的历史数据，使用时间序列模型来预报天气情况。世界气象组织等组织依靠这些预报进行公共安全和规划。同样，气候学家通过分析长期气候数据来模拟环境变化并检测异常现象。
4. 医疗监控：在医疗保健领域的人工智能中，时间序列分析被用于监测可穿戴传感器提供的心率和血压等患者生命体征。实时分析这些数据有助于及早发现健康问题，例如通过分析心电图信号数据来预测心脏事件的发生。

时间序列分析技术

时间序列数据建模的方法多种多样，既有经典的统计方法，也有复杂的神经网络。

• 统计模型:这些传统方法通常用作基准，对较简单的数据集有效。
  • ARIMA 模型：自回归综合移动平均模型从过去的数值中获取信息，并预测序列中的误差。
  • 指数平滑法：这种方法对较早的观测数据赋予指数递减的权重，因此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，首选 ML 模型。
  • 递归神经网络 (RNN)： 长短时记忆 (LSTM)等结构设计用于处理顺序数据，因此非常适合时间序列。
  • 转换器模型：变换器中的注意力机制源自自然语言处理（NLP），对于识别时间序列数据中的长距离依赖关系非常有效。

与计算机视觉任务的区别

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，而计算机视觉（CV）则是解释图像或视频中的视觉信息。对象检测或图像分割等任务通常由Ultralytics YOLO 等模型执行，主要分析单帧内的空间内容或跨帧对象关联（对象跟踪）。

虽然视频分析本质上涉及时间维度（帧序列），但所使用的技术往往不同于传统的时间序列方法。视频分析可能会使用时空模型（如 3DCNN或视觉变换器），这些模型会考虑空间特征及其随时间的变化。不过，CV 系统也能生成时间序列数据。例如，在视频馈送中进行物体计数的系统可以生成每分钟通过某一区域的人数的时间序列。然后，可使用标准时间序列技术对该输出进行分析，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PyTorch和TensorFlow 等 ML 库，Meta 的 Prophet 库等专业工具也提供了用户友好的预测功能。管理这些模型的生命周期，从基准数据集或自定义数据集（如时间序列数据集库中的数据集）的训练到评估和模型部署，通常涉及机器学习运营（MLOps）原则和Ultralytics HUB 等平台。在学习资源方面，《预测：原理与实践》等书籍提供了全面的指导，而Kaggle等平台则举办了时间序列竞赛，以提供实践经验。