Prophet算法

article/2025/9/20 4:09:30

Prophet简介

Prophet是FaceBook公司在2017年开源的一款时间序列建模工具。Prophet的方法是将时间序列看成是关于t的一个函数,用你和函数曲线的方法进行预测,所以这和传统的时间序列模型有本质上的区别,他更倾向于机器学习的建模方式。

Prophet并不是适用于所有的时间序列问题,由于他的建模假设和过程,Prophet方法具有一定的适用范围,他适用于如下的时间序列:
商业时间序列(business time series)

  • 存在趋势变化
  • 有很强的季节性,可是多季节的
  • 有线性的外部效应(如假期)
  • 偶尔有离群点

Prophet的优点:

  • 模型有着只管的参数进行调整,可解释性很强
  • python开源包,简单上手
  • 可引入专家经验

Prophet的缺点:

  • 无法解决非线性的外部效应
  • 周期性依赖的数据量较大
  • 数据只适用于服从高斯分布的时间序列
  • 无法多序列预测
  • 无法冷启动预测

在这里插入图片描述

趋势项

趋势项分为两种:

  • 饱和的趋势项,即有一个上界(比如人口的增长相对比较缓慢,且有一个上界)
  • 线性的趋势项,即一直有一个向上或是向下的趋势
    饱和的趋势项:(可分段)

在这里插入图片描述

线性的趋势项:(可分段)
在这里插入图片描述

季节项

季节项是用傅里叶展开来逼近的
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外部变量项

外部变量项不一定有季节性,且会有一种突然的效应(不平滑)。在论文中,主要以节假日为例,比如每年的春节是不一样的,而且在春假那前后的会有一个很大的突变,前面的已经建模的迹象都有很强的连续性。
在这里插入图片描述


http://chatgpt.dhexx.cn/article/lSAhQbYK.shtml

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