时间序列预测中的延迟问题
Delay issue in time series prediction
我在使用神经网络预测时间序列时遇到问题。一些预测数据符合预期数据,如下所示:(黑色为实时时间序列,蓝色为神经网络的输出)
时间序列:澳大利亚能源需求。
但是同样的代码,其他时间序列,预测数据与预期数据不吻合,有一个单位的延迟,如下:
时间序列:沃尔玛股票价格。
时间序列:美元天秤币兑换。
我找到了一些关于神经网络的一些变体的文章,在结果部分显示了像我的结果一样具有延迟的图,如下所示:
时间序列:美元天秤币兑换。
(文章link:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050915015793)
有人知道这是常见行为还是我的代码有问题?我大约三个月前遇到了这个问题,从那以后我试图找出我的代码中的一些错误,但没问题。
谢谢,我很感激任何提示。
我最近遇到了这样的问题。答案很简单,模型不够好。定性地,该模型预测您的下一个输出将与上一个输出非常相似,因此输出似乎延迟了一个。改进您的模型(不同类型的网络、隐藏层的数量、反馈等),预测将会改进,差一的出现将消失。
我在使用神经网络预测时间序列时遇到问题。一些预测数据符合预期数据,如下所示:(黑色为实时时间序列,蓝色为神经网络的输出)
但是同样的代码,其他时间序列,预测数据与预期数据不吻合,有一个单位的延迟,如下:
我找到了一些关于神经网络的一些变体的文章,在结果部分显示了像我的结果一样具有延迟的图,如下所示:
有人知道这是常见行为还是我的代码有问题?我大约三个月前遇到了这个问题,从那以后我试图找出我的代码中的一些错误,但没问题。
谢谢,我很感激任何提示。
我最近遇到了这样的问题。答案很简单,模型不够好。定性地,该模型预测您的下一个输出将与上一个输出非常相似,因此输出似乎延迟了一个。改进您的模型(不同类型的网络、隐藏层的数量、反馈等),预测将会改进,差一的出现将消失。