Prophet:Facebook 簡單高效的時間序列模型
3.1 趨勢模型
首先是趨勢模型 g(t)。
在 Prophet 算法里,趨勢模型有兩個選擇,一個是基于飽和增長模型 (saturating growth model),另一個是基于分段線性函數(shù) (piecewise linear model)。
3.1.1 飽和增長模型
Prophet 使用如下形式的飽和增長模型:
其中,C 為承載能力(如可上網(wǎng)人數(shù)、可處理事件等),k 為增長率,m 為偏移參數(shù)。
當 C=1,k=1,m=0 時就是大家常見的 Sigmoid 函數(shù)的形式。
在現(xiàn)實生活中,承載能力、增長率和偏移參數(shù)并不是一成不變的,所以作者將其轉(zhuǎn)換為隨時間變化的函數(shù):
除此之外,現(xiàn)實中的時間序列其走勢也不是不變的,在某些特定的時候會發(fā)生改變,這就需要用戶去研究變點檢測 (change points)。
在 Prophet 中,變點的位置是需要設(shè)置的,每一段的趨勢和走勢也會隨著變點的設(shè)置而改變。目前有兩種方法去設(shè)置變點,一種是人工指定的方式,另一種是通過算法來自動選擇。
假設(shè)現(xiàn)在有 S 個變點,變點的時間戳為
,
,
每個變點都會出現(xiàn)增長率的變化 。如果初始增長率為 k 的話,那么時間戳 t 上的增長率為:
其中
為指示函數(shù):
一旦初始增長率 k 確定,那么偏移參數(shù) m 也會隨之確定。
既然是分段函數(shù),我們也需要處理好分段邊界:
所以分段邏輯回歸模型為:
此外我們含有一個重要參數(shù) C(t),該參數(shù)需要用戶根據(jù)市場規(guī)模來進行調(diào)整。
3.1.2 分段線性模型我們再來看一下分段線性函數(shù),根據(jù)
給出基本模型:
其中 k 表示增長率,
表示增長率的變化量,m 為偏移參數(shù),
值得注意的是,分段線性函數(shù)并沒有表示承載能力的
參數(shù)。
3.1.3 序列中的變點變點可以由分析師人工設(shè)定,相應(yīng)的參數(shù)有變點的位置、個數(shù)、增長的變化率。
當然,也可以根據(jù)候選對象進行自動選擇。自動選擇主要是利用了先驗知識
,參數(shù)
控制模型變換的靈活性,當
趨于 0 時,增長函數(shù)將蛻變?yōu)?Logistic 函數(shù)或者線性函數(shù)。默認情況下,Prophet 會在時間序列前 80% 的范圍里,通過等份的方法找到 25 個變點,而變點的增長率滿足 Laplace 分布
3.1.4 趨勢預(yù)測現(xiàn)在,歷史 T 個數(shù)據(jù)點中有 S 個變點,且對應(yīng)的增長率的變化量服從
,但預(yù)測未來也需要考慮未來的變點位置。
作者通過歷史數(shù)據(jù)推斷出方差,從而替換
來模擬未來的速率變化。在一個完全貝葉斯框架下,可以通過先驗知識來獲得它的后驗概率,或者我們也可以用最大似然估計來評估速率尺度參數(shù):
。
未來變點位置將通過隨機抽樣的方法使變點的平均頻率與歷史數(shù)據(jù)相匹配:
因此,我們保證了未來和歷史具有相同平均頻率和變點變化率,從而衡量預(yù)測未來趨勢中的不確定性,一旦從數(shù)據(jù)中推斷出了 λ ,我們便可以使用生成模型來模擬未來可能的趨勢,并使用模擬的趨勢來計算不確定區(qū)間。
3.2 季節(jié)性模型
季節(jié)性(這里指周期性)是大部分時間序列都會考慮其中的,因為時間序列通常會隨著天、周、月、年等的變化而呈現(xiàn)周期性變化。為了擬合和預(yù)測這些數(shù)據(jù),作者制定了季節(jié)模型。
作者利用傅立葉級數(shù)來提供一個靈活的周期性影響:
其中,P 為周期(一年 P=365.25,一個星期 P=7);N 為經(jīng)驗所得(年 N=10,周N=3)。
我們另傅立葉級數(shù)的參數(shù)為
,則可以用這個來構(gòu)造一個季節(jié)性向量矩陣。
例如當 N=10 時:
季節(jié)項表示為:
作者用標準化
對參數(shù)
進行初始化, σ 為可設(shè)置參數(shù),值越大,季節(jié)效應(yīng)越明顯;值越小,季節(jié)效應(yīng)越不明顯。
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