时序预测深度学习技术全面汇总

一、基础循环神经网络模型

1. 循环神经网络（RNN）

原理：通过隐藏状态保留前一时刻的信息，处理序列数据的时序依赖性
特点：适合捕捉时间序列的动态变化，但存在梯度消失和梯度爆炸问题
应用：金融、语音识别、自然语言处理

2. 长短期记忆网络（LSTM）

原理：引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门），有效解决长期依赖问题
优势：能够学习和记住长期依赖关系，缓解梯度消失问题
应用：股价预测、电力负荷预测、天气预测

3. 门控循环单元（GRU）

原理：LSTM的简化版本，合并输入门和遗忘门为更新门
优势：计算效率更高，参数更少，性能与LSTM相近
应用：资源受限环境下的时序预测任务

二、卷积神经网络在时序预测中的应用

4. 时间卷积网络（TCN, Temporal Convolutional Network）

原理：使用因果卷积和扩张卷积，增加感受野以捕捉长距离依赖
特点：
- 并行计算优势
- 稳定的梯度传播
- 可变长度输入
应用：多变量时间序列预测、概率预测框架

因果卷积: 只看当前和过去，不看未来
扩张卷积: 通过跳跃采样扩大感受野
多层堆叠: 每层扩张率翻倍，感受野指数增长
输入输出: 可以灵活设计，输入N步，输出M步

示例代码：

python
展开代码
"""
TCN (时间卷积网络) 模型定义
"""

import torch
import torch.nn as nn


class SimpleTCN(nn.Module):
    """简单的TCN网络"""
    
    def __init__(self, input_size=1, output_size=1, num_channels=64, kernel_size=3, num_layers=3):
        super(SimpleTCN, self).__init__()
        
        layers = []
        # 第一层：输入层
        layers.append(nn.Conv1d(
            input_size, num_channels, kernel_size,
            padding=(kernel_size-1) * (2**0),  # 扩张率=1的padding
            dilation=1
        ))
        layers.append(nn.ReLU())
        
        # 中间层：扩张率逐渐增大 (1, 2, 4, 8, ...)
        for i in range(1, num_layers):
            dilation = 2 ** i
            padding = (kernel_size - 1) * dilation
            layers.append(nn.Conv1d(
                num_channels, num_channels, kernel_size,
                padding=padding,
                dilation=dilation
            ))
            layers.append(nn.ReLU())
        
        # 输出层
        layers.append(nn.Conv1d(num_channels, output_size, 1))
        
        self.network = nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        """
        Args:
            x: [batch, channels, length]
            例如: [1, 1, 100] 表示批次1，通道1，长度100
        
        Returns:
            [batch, output_size, length]
        """
        return self.network(x)


class TCNPredictor(nn.Module):
    """用于预测的TCN"""
    
    def __init__(self, input_size=1, input_len=10, output_len=5, num_channels=32, kernel_size=3, num_layers=3):
        super(TCNPredictor, self).__init__()
        self.input_len = input_len
        self.output_len = output_len
        
        # TCN编码器：处理输入序列
        self.encoder = SimpleTCN(
            input_size=input_size,
            output_size=num_channels,
            num_channels=num_channels,
            kernel_size=kernel_size,
            num_layers=num_layers
        )
        
        # 预测头：生成未来序列
        self.predictor = nn.Conv1d(num_channels, 1, 1)
    
    def forward(self, x):
        """
        Args:
            x: [batch, input_size, input_len] - 过去的序列
        
        Returns:
            [batch, 1, output_len] - 未来的预测
        """
        # 编码
        encoded = self.encoder(x)  # [batch, num_channels, input_len]
        
        # 取最后几个时间步作为特征
        features = encoded[:, :, -self.output_len:]  # [batch, num_channels, output_len]
        
        # 预测
        prediction = self.predictor(features)  # [batch, 1, output_len]
        
        return prediction

5. 一维卷积神经网络（1D-CNN）

原理：通过一维卷积操作提取时间序列的局部模式和特征
优势：捕捉短期时间依赖性，计算效率高
应用：传感器数据分析、短期预测任务

三、Transformer架构及其变体

6. Transformer基础模型

核心机制：自注意力机制（Self-Attention）
优势：
- 能够捕捉全局依赖关系
- 并行处理序列数据
- 适合长序列建模
应用：长序列时间序列预测、多变量预测

7. Informer模型

特点：高效的自注意力机制，降低计算复杂度
改进：ProbSparse自注意力机制
应用：长时间序列预测任务

https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020

主要创新点：

ProbSparse Self-Attention：稀疏注意力机制，降低计算复杂度
Self-attention Distilling：自注意力蒸馏，压缩编码器输出
Generative Style Decoder：生成式解码器，一次性预测长序列

组件结构：


展开代码
Informer
├── enc_embedding (DataEmbedding)
├── dec_embedding (DataEmbedding)
├── encoder (Encoder)
│   ├── EncoderLayer × e_layers
│   │   ├── AttentionLayer (ProbAttention/FullAttention)
│   │   └── Conv1D FFN
│   └── ConvLayer (蒸馏层) × (e_layers-1)
├── decoder (Decoder)
│   └── DecoderLayer × d_layers
│       ├── Self-Attention (ProbAttention)
│       ├── Cross-Attention (FullAttention)
│       └── Conv1D FFN
└── projection (Linear层)


展开代码
## Informer vs Transformer 主要区别

### 1. **注意力机制**
- **Transformer**: Full Attention，计算所有查询的注意力，复杂度 O(L²)
- **Informer**: ProbSparse Attention，只计算 top-u 个“活跃”查询，复杂度降至 O(L log L)

### 2. **编码器蒸馏**
- **Transformer**: 编码器层之间没有压缩
- **Informer**: 在编码器层之间插入 ConvLayer，用卷积+池化压缩序列长度，减少计算

### 3. **前馈网络**
- **Transformer**: 标准的两层 Linear 全连接层（Linear → ReLU → Linear）
- **Informer**: 用 Conv1D 卷积替代，更适合序列数据

### 4. **嵌入层**
- **Transformer**: Token Embedding + Positional Embedding
- **Informer**: 额外加入时间特征嵌入（小时、日期、月份等），更适合时间序列

### 5. **解码方式**
- **Transformer**: 自回归，逐步生成下一个 token
- **Informer**: 生成式，一次性预测整个未来序列

### 6. **应用场景**
- **Transformer**: 主要用于 NLP（翻译、生成等）
- **Informer**: 专门用于长序列时间序列预测

**核心优势**：Informer 通过稀疏注意力和序列压缩，在处理长序列时更高效，同时保持了预测精度。

https://github.com/logtransfergit/LogTransfer

https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch

8. Autoformer模型

特点：采用自相关机制（Auto-Correlation）替代自注意力
优势：更好地捕捉时间序列的周期性和趋势
应用：具有强周期性的时序数据预测

https://github.com/thuml/Autoformer

9. FEDformer模型

特点：结合傅里叶变换和小波变换进行特征提取
优势：在频域和时域同时建模，提升预测精度
应用：复杂的多周期时间序列

https://github.com/MAZiqing/FEDformer

10. PatchTST

原理：将时间序列划分为补丁（Patch），使用Transformer处理
优势：降低计算复杂度，提升局部特征提取能力
应用：大规模时间序列预测

https://github.com/yuqinie98/PatchTST

11. iTransformer

特点：将变量维度作为序列维度，时间维度作为特征维度
创新：反转传统Transformer的维度处理方式
应用：多变量时间序列预测

https://github.com/thuml/iTransformer

12. TimesNet模型

原理：将一维时间序列转换为二维张量，利用二维卷积捕捉多周期性
特点：
- 多周期性建模
- 2D卷积提取复杂时间变化模式
应用：预测、分类、异常检测等多种时序分析任务

https://github.com/thuml/TimesNet

四、专用时序预测模型

13. N-BEATS模型

特点：无先验知识的深度学习架构，专为时序预测设计
原理：通过堆叠全连接层，自动学习趋势和季节性成分
优势：可解释性强，预测性能优异

14. N-HiTS模型

特点：N-BEATS的改进版本
改进：多尺度架构，更高效的多层次分解
应用：长期预测任务

15. DeepAR模型

原理：基于自回归循环网络的概率预测方法
特点：
- 生成概率预测而非点预测
- 在大量相关时间序列上训练
应用：大规模相关时间序列的预测（如零售需求预测）

16. Temporal Fusion Transformer (TFT)

特点：结合静态协变量、已知未来输入和观察到的输入
优势：处理多种输入类型，可解释性强
应用：多变量预测，需要协变量的场景

五、状态空间模型

17. Mamba架构

原理：基于选择性状态空间模型（S4, Structured State Space Sequence Model）
特点：
- 动态参数选择机制
- 硬件感知算法优化
- 线性时间复杂度
优势：高效处理超长序列，计算效率高
应用：长序列时间序列预测，多模态深度学习

18. 结构化状态空间序列模型（S4）

原理：结合连续时间、循环和卷积模型
特点：能够处理不规则采样的数据和长上下文
应用：复杂序列建模任务

六、物理信息与混合方法

19. 物理信息神经网络（PINN）

原理：将物理定律嵌入神经网络，作为正则化项
特点：
- 数据稀缺时表现优异
- 提高模型的泛化能力
- 确保预测符合物理规律
应用：偏微分方程求解、物理系统时序预测

20. 时序分解与机器学习结合

方法：将时间序列分解为趋势、季节性和残差分量
模型：使用随机森林、梯度提升等方法对各分量建模
优势：提高多步预测的准确性
应用：具有明显趋势和季节性的数据

七、表示学习与预训练

21. TS2Vec模型

原理：通用时间序列表示学习框架
特点：
- 分层对比学习
- 时间戳级别的表示
应用：分类、预测、异常检测等多种任务

22. 时序预测预训练模型

方法：掩码建模（Masked Modeling）
特点：在大规模数据上预训练，迁移到下游任务
趋势：类似BERT的时序预测预训练模型（如TimeGPT）

23. TimeGPT

特点：大规模时序预测基础模型
原理：基于GPT架构的时间序列预训练模型
应用：零样本时序预测，快速适应新任务

八、图神经网络与时序

24. 图神经网络（GNN）在时序预测中的应用

原理：建模变量间的空间依赖关系
特点：
- 捕捉多变量时间序列中的动态依赖
- 结合时间维度和空间维度
应用：交通流预测、传感器网络数据

25. ReGENN（Recurrent Graph Evolution Neural Network）

特点：结合图演化和深度循环学习
原理：建模多变量时间序列中的动态依赖关系
应用：复杂系统的时空预测

九、时空预测模型

26. PredRNN模型

原理：用于时空预测学习的循环神经网络
特点：
- 双向记忆流
- 记忆解耦损失
- 生成未来图像
应用：视频预测、时空序列预测

27. DESIRE框架

原理：深度随机逆最优控制RNN编码器-解码器框架
特点：预测动态场景中多个交互代理的未来位置
应用：多智能体交互预测、自动驾驶场景预测

十、概率与不确定性预测

28. 概率预测方法

技术：
- 分位数回归（Quantile Regression）
- 高斯过程（Gaussian Process）
- 变分推理（Variational Inference）
优势：提供预测的不确定性估计
应用：风险管理、决策支持系统

29. 不确定性量化（Uncertainty Quantification）

方法：
- 蒙特卡洛Dropout
- 集成方法
- 置信区间估计
应用：需要可靠性的预测任务

十一、自监督与对比学习

30. 对比学习在时序预测中的应用

原理：通过对比正负样本学习时间序列表示
方法：
- 时间增强
- 多视图学习
优势：减少对标签数据的依赖

31. 自监督学习

方法：
- 掩码重建
- 时间对比
- 预测性编码
应用：数据稀缺场景下的预训练

十二、强化学习与时序预测

32. 深度强化学习（DRL）在时序预测中的应用

原理：通过与环境交互学习最优策略
应用场景：
- 投资组合优化
- 资源调度
- 动态定价
优势：能够处理决策相关的时序预测任务

十三、频域与时域分析

33. 傅里叶变换方法

应用：频域特征提取
模型：FEDformer等结合频域分析的模型
优势：捕捉周期性模式

34. 小波变换方法

应用：多尺度时间序列分析
特点：同时提供时域和频域信息
模型：FEDformer等

35. 时序分解方法

方法：
- STL分解（Seasonal and Trend decomposition using Loess）
- EMD（Empirical Mode Decomposition）
- X-13ARIMA-SEATS
应用：趋势和季节性提取

十四、多模态时序预测

36. 多模态学习

原理：整合文本、图像、音频等多种数据源
趋势：2025年潜在热点方向
应用：
- 结合传感器数据和图像数据
- 文本情感分析与数值预测结合

十五、大语言模型与时序预测

37. 大语言模型（LLM）集成

趋势：利用GPT等大模型的时序理解能力
方法：
- 提示工程（Prompt Engineering）
- 微调（Fine-tuning）
应用：需要外部知识注入的预测任务

十六、评估指标与基准

38. 评估指标

点预测指标：
- MAE（平均绝对误差）
- RMSE（均方根误差）
- MAPE（平均绝对百分比误差）
概率预测指标：
- CRPS（连续排名概率分数）
- 分位数损失

39. 基准数据集

经典数据集：
- UCR时间序列分类档案
- Monash时间序列预测仓库
应用领域数据集：
- 电力负荷数据
- 交通流量数据
- 金融时间序列

十七、工程实现与工具

40. 深度学习框架

PyTorch：灵活的深度学习框架，广泛用于研究
TensorFlow/Keras：生产环境常用框架
JAX：高性能科学计算框架

41. 时序预测专用库

Darts：统一的时间序列预测库，支持多种模型
GluonTS：亚马逊开发的概率时间序列建模工具包
TSAI（Time Series AI）：基于fastai的时序预测库
NeuralForecast：神经时序预测模型集合
Prophet：Facebook开发的时序预测工具

42. 时间序列数据库

InfluxDB：专为时序数据设计的数据库
TimescaleDB：基于PostgreSQL的时序数据库扩展
Prometheus：监控和时序数据库

十八、应用场景

43. 金融领域

股价预测
汇率预测
交易量预测
风险管理

44. 电力系统

电力负荷预测
可再生能源发电预测
需求响应优化

45. 交通领域

交通流量预测
出行需求预测
拥堵预测

46. 气象预报

温度、降水预测
极端天气预警
气候模式分析

47. 工业制造

设备故障预测
质量预测
供应链需求预测

48. 零售与电商

销量预测
库存优化
需求预测

十九、前沿研究方向

49. 可解释性时序预测

方法：
- SHAP值分析
- 注意力权重可视化
- 特征重要性分析
重要性：增强模型的可信度和可接受性

50. 在线学习与时序预测

挑战：数据流不断更新
方法：
- 增量学习
- 模型适配
应用：实时系统、边缘计算

51. 少样本学习（Few-shot Learning）

方法：
- 元学习（Meta-learning）
- 迁移学习
应用：新领域快速适应，数据稀缺场景

52. 联邦学习在时序预测中的应用

特点：保护隐私的分布式学习
挑战：时序数据的非独立同分布特性
应用：跨组织合作、隐私敏感场景

53. 边缘计算与时序预测

需求：低延迟、低功耗
技术：
- 模型压缩
- 知识蒸馏
应用：IoT设备、实时监控

二十、技术挑战与解决方案

54. 非平稳数据处理

挑战：时间序列统计特性随时间变化
解决方案：
- 自适应归一化
- 差分处理
- 分段建模

55. 缺失值处理

方法：
- 插值方法（线性、样条、卡尔曼滤波）
- 生成模型填充
- 注意力机制处理缺失

56. 异常值处理

方法：
- 异常检测
- 鲁棒损失函数
- 自适应阈值

57. 多步预测策略

方法：
- 递归策略（Recursive）
- 直接策略（Direct）
- 多输出策略（Multi-output）

58. 长期预测挑战

问题：预测误差累积
解决方案：
- 分解策略
- 多尺度建模
- 注意力机制

59. 因果推断与时序预测

挑战：区分相关性和因果关系
方法：
- 因果图模型
- 工具变量
- 差分差分法

二十一、未来发展趋势

60. 大规模预训练模型

趋势：类似TimeGPT的基础模型
优势：零样本学习能力，快速适应

61. 多模态融合

趋势：结合图像、文本、数值数据
应用：更丰富的上下文信息

62. 可解释AI

趋势：提高模型透明度
方法：注意力可视化、SHAP分析

63. 绿色AI

趋势：降低计算成本
方法：模型压缩、高效架构

64. 自动化机器学习（AutoML）

趋势：自动特征工程、超参数优化
应用：降低使用门槛

总结

时序预测是深度学习领域的重要课题，技术不断演进：

经典方法：RNN、LSTM、GRU仍然广泛使用 现代架构：Transformer及其变体在长序列预测中表现出色 前沿趋势：预训练模型、多模态学习、可解释性增强

选择合适的模型需要根据：

数据特性（单变量/多变量、长度、周期性）
应用场景（金融、电力、交通等）
计算资源（实时性要求、硬件限制）
预测需求（点预测/概率预测、短期/长期）

随着技术的不断发展，时序预测在准确性、效率和应用范围方面将持续提升。

目录

时序预测深度学习技术全面汇总

一、基础循环神经网络模型

1. 循环神经网络（RNN）

2. 长短期记忆网络（LSTM）

3. 门控循环单元（GRU）

二、卷积神经网络在时序预测中的应用

4. 时间卷积网络（TCN, Temporal Convolutional Network）

5. 一维卷积神经网络（1D-CNN）

三、Transformer架构及其变体

6. Transformer基础模型

7. Informer模型

8. Autoformer模型

9. FEDformer模型

10. PatchTST

11. iTransformer

12. TimesNet模型

四、专用时序预测模型

13. N-BEATS模型

14. N-HiTS模型

15. DeepAR模型

16. Temporal Fusion Transformer (TFT)

五、状态空间模型

17. Mamba架构

18. 结构化状态空间序列模型（S4）

六、物理信息与混合方法

19. 物理信息神经网络（PINN）

20. 时序分解与机器学习结合

七、表示学习与预训练

21. TS2Vec模型

22. 时序预测预训练模型

23. TimeGPT

八、图神经网络与时序

24. 图神经网络（GNN）在时序预测中的应用

25. ReGENN（Recurrent Graph Evolution Neural Network）

九、时空预测模型

26. PredRNN模型

27. DESIRE框架

十、概率与不确定性预测

28. 概率预测方法

29. 不确定性量化（Uncertainty Quantification）

十一、自监督与对比学习

30. 对比学习在时序预测中的应用

31. 自监督学习

十二、强化学习与时序预测

32. 深度强化学习（DRL）在时序预测中的应用

十三、频域与时域分析

33. 傅里叶变换方法

34. 小波变换方法

35. 时序分解方法

十四、多模态时序预测

36. 多模态学习

十五、大语言模型与时序预测

37. 大语言模型（LLM）集成

十六、评估指标与基准

38. 评估指标

39. 基准数据集

十七、工程实现与工具

40. 深度学习框架

41. 时序预测专用库

42. 时间序列数据库

十八、应用场景

43. 金融领域

44. 电力系统

45. 交通领域

46. 气象预报

47. 工业制造

48. 零售与电商

十九、前沿研究方向

49. 可解释性时序预测

50. 在线学习与时序预测

51. 少样本学习（Few-shot Learning）

52. 联邦学习在时序预测中的应用

53. 边缘计算与时序预测

二十、技术挑战与解决方案

54. 非平稳数据处理

55. 缺失值处理

56. 异常值处理

57. 多步预测策略

58. 长期预测挑战