時(shí)間序列是按照時(shí)間發(fā)生的先后順序進(jìn)行排列的數(shù)據(jù)點(diǎn)序列，簡稱時(shí)序。時(shí)間序列預(yù)測(cè)即運(yùn)用歷史的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，推測(cè)出事物未來的發(fā)展趨勢(shì)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是最常見的時(shí)序問題之一，在很多行業(yè)都有其應(yīng)用，且通常時(shí)序預(yù)測(cè)效果對(duì)業(yè)務(wù)有著重大影響。例如：

零售企業(yè)：

預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量，可以為企業(yè)備貨、配送、運(yùn)營策略的制定提供有效依據(jù)，顯著降本增效；

電網(wǎng)公司：

預(yù)測(cè)發(fā)電量與用電量，可以使電網(wǎng)的調(diào)度更加合理化，發(fā)揮最大效能；

制造企業(yè)：

提前預(yù)測(cè)生產(chǎn)設(shè)備可能發(fā)生的故障，可以提前預(yù)警、維修，降低停工造成的損失；

新能源車企：

實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)電池剩余電量、預(yù)測(cè)剩余壽命，可以更經(jīng)濟(jì)、更合理的使用車輛；

金融領(lǐng)域：

利率、股票、現(xiàn)金流、外匯等走勢(shì)預(yù)測(cè)都對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。

為加快企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，降低時(shí)序技術(shù)應(yīng)用門檻，飛槳持續(xù)進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)打磨，推出了基于啟發(fā)式搜索和集成學(xué)習(xí)的高精度時(shí)序模型PP-TS，在電力場景數(shù)據(jù)集上經(jīng)過驗(yàn)證，精度提升超20%。PP-TS目前已正式上線飛槳AI套件PaddleX，源碼全部開放！您可以在AI Studio（星河社區(qū)）云端或者PaddleX本地端盡情探索，靈活選擇工具箱或開發(fā)者模式，嘗試結(jié)合到真實(shí)的業(yè)務(wù)場景中去。 注：在工具箱模式中，您只需提供一個(gè)場景下的歷史數(shù)據(jù)，PP-TS就能為您準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出該場景下未來一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)情況。除PP-TS外，飛槳也提供了8種業(yè)界領(lǐng)先的時(shí)序預(yù)測(cè)方法，即TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer和XGBoost以便您對(duì)比使用。

精彩直播預(yù)告

為了讓廣大開發(fā)者和企業(yè)更詳細(xì)了解以及便捷地應(yīng)用PP-TS，

百度高級(jí)工程師孫婷

將于

10月25日（周三）20:30

為大家?guī)硪黄诰氛n程，深度解析時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)和適用場景，更有基于PaddleX中高精度PP-TS模型完成電壓時(shí)序預(yù)測(cè)的實(shí)戰(zhàn)教學(xué)。未來，我們也將持續(xù)為廣大開發(fā)者和企業(yè)帶來飛槳AI套件PaddleX中精選模型技術(shù)詳解與場景范例，敬請(qǐng)期待！

基于PaddleX的時(shí)序預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué)

PP-TS整體介紹

隨著5G時(shí)代的到來，企業(yè)逐步進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段，面臨越來越多復(fù)雜時(shí)間序列預(yù)測(cè)場景，如設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)等。在復(fù)雜時(shí)序預(yù)測(cè)場景下，長時(shí)序、多變量、非平穩(wěn)等特性嚴(yán)重影響模型預(yù)測(cè)的精度，對(duì)時(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)提出了更高的要求。因此我們

基于啟發(fā)式搜索和集成方法研發(fā)的時(shí)序預(yù)測(cè)模型PP-TS，能夠根據(jù)不同場景自適應(yīng)的選擇模型，并通過模型融合助力預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。

整體的技術(shù)框架圖，如下圖所示：

PP-TS主要從三個(gè)角度進(jìn)行了深入探索，主要包括：

基礎(chǔ)單模型：

深度模型一般擬合能力強(qiáng)，Transformer-based方法善于捕捉長期依賴，而機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有更好的可解釋性，PP-TS選擇了前沿深度模型和傳統(tǒng)方法的結(jié)合，包含TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer和XGBoost。

啟發(fā)式搜索：

將單模型是否被選擇建模成0/1問題，通過遺傳算法，對(duì)選擇的組合進(jìn)行精度評(píng)估，通過選擇交叉變異進(jìn)化，篩選最優(yōu)組合。

模型集成：

將被選擇的模型進(jìn)行集成，結(jié)果融合，得到精度最佳的方法。

如何創(chuàng)建PP-TS模型產(chǎn)線

飛槳AI套件PaddleX已上線飛槳AI Studio星河社區(qū)，大家可通過項(xiàng)目大廳進(jìn)入到PaddleX官網(wǎng)，在精選模型庫中選擇PP-TS，創(chuàng)建屬于你自己的PP-TS模型產(chǎn)線。

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除了可以更便捷地開發(fā)AI模型和應(yīng)用外，星河共創(chuàng)計(jì)劃為企業(yè)提供了企業(yè)扶植和商業(yè)收益的機(jī)會(huì)。 1.有意向基于文心大模型（ERNIE Bot SDK、文心一言等）共創(chuàng)應(yīng)用和插件，可以獲取百億流量、項(xiàng)目獎(jiǎng)金等福利。 2.基于文心大模型和PaddleX（飛槳AI套件）共創(chuàng)應(yīng)用上線至星河社區(qū)，可以擬定應(yīng)用價(jià)格，開放給其他用戶購買，獲得應(yīng)用收入分成。 通過星河共創(chuàng)計(jì)劃，成為文心生態(tài)伙伴，助力企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)行業(yè)痛點(diǎn)解決、大模型業(yè)務(wù)落地、客戶拓展和商業(yè)收入。