Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример)
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Аннотация
Временным рядом называется последовательность упорядоченных по времени значений некоторой вещественной переменной . Элемент последовательности называется отсчетом временного ряда.
Задача авторегрессионного прогноза заключается в нахождении модели , где вектор параметров модели, которая наилучшим образом приближает следущее значение временного ряда . Свертка временного ряда возникает в случае существования на множестве подпоследовательностей временного ряда некоторого инварианта. Примером инварианта является период временного ряда, который физически может означать сезонность в данных. При этом построенная модель должна учитывать наличие инварианта и сохранять данное свойство для ряда прогнозов: .
Постановка задачи
Пусть задан временной ряд . Предполагается, что отсчеты были сделаны через равные промежутки времени, и период временного ряда равен , при этом , где . Задана модель ,где случайная величина имеет нормальное распределение . Вектор параметров модели рассматривается как многомерная случайная величина. Пусть плотность распределения параметров имеет вид многомерного нормального распределения с матрицей ковариации . Модель некоторым образом учитывает период временного ряда. Предполагается, модель временного ряда может меняться с течением времени, т.е. для разных подпоследовательностей длины оптимальные параметры модели будут отличаться. Расстояние между различными подпоследовательностями и измеряется как сумма квадратов отклонений:
Расстояние между параметрами модели , настроенной на разных подпоследовательностях, можно измерить как расстояние Кульбака-Лейблера между функциями распределения 2-ух случайных величин :
Требуется исследовать зависимость расстояния между параметрами модели от расстояния между подпоследовательностями, на которых эти параметры были настроены.
Алгоритм
Для настройки параметров модели используется связный байесовский вывод
где — функция ошибки,
— матрица Гессе функции ошибок,
— функция ошибки в пространстве данных.
Настройка параметрической регрессионной модели происходит в 2 этапа, сначала настраиваются параметры при фиксированных гиперпараметрах , затем при вычисленных значениях параметров функция правдоподобия оптимизируется по гиперпараметрам. Процедура повторяется, пока настраиваемые параметры не стабилизируется.
Для простоты вычислений, считаем, что имеет диагональный вид:
.
Вычислительный эксперимент
Вычислительный эксперимент проводился на реальных данных. Использовались временные ряды потребления электроэнергии в некотором регионе с отсчетами а) 1 час и b) 24 часа. В первом случае период ряда был равен , во втором . Для решения задача линейной регрессии использовался метод наименьших углов (ЛАРС).
Исходный код
Смотри также
Литература
- Стрижов В.В, Пташко Г.О. Построение инвариантов на множестве временных рядов путем динамической свертки свободной переменной. — ВЦ РАН, 2009.
- Стрижов В.В Методы выбора регрессионных моделей. — ВЦ РАН, 2010.