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使用神经网络Python进行多步时间序列预测的结果不正确

可能是由于以下原因导致的：

数据质量问题：首先需要检查输入数据的质量，包括数据是否完整、是否存在异常值或噪声等。可以使用数据可视化工具来分析数据的分布和趋势，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理问题：神经网络对输入数据的要求较高，可能需要进行数据预处理，包括归一化、标准化、平滑等操作。确保数据在合适的范围内，并且没有明显的异常值。
模型选择问题：神经网络有多种类型，如前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。不同类型的神经网络适用于不同的问题，需要根据具体情况选择合适的模型。
模型参数调整问题：神经网络的性能很大程度上依赖于模型的参数设置，包括网络结构、学习率、批量大小等。可以尝试调整这些参数来优化模型的性能。
训练数据量问题：神经网络通常需要大量的训练数据来获得较好的预测效果。如果训练数据量较小，可能会导致模型欠拟合，需要考虑增加训练数据量或使用数据增强技术来扩充数据集。
过拟合问题：神经网络容易在训练集上过拟合，导致在测试集上表现不佳。可以通过增加正则化项、使用Dropout等技术来减少过拟合的风险。
网络结构问题：神经网络的结构设计也会影响预测结果。可以尝试增加隐藏层的数量、调整每个隐藏层的神经元数量等来改善模型的性能。
训练过程问题：训练神经网络需要选择合适的优化算法和损失函数，并设置合适的训练迭代次数。可以尝试不同的优化算法和损失函数，以及调整训练迭代次数来改善模型的性能。

总之，多步时间序列预测的结果不正确可能是由于数据质量问题、数据预处理问题、模型选择问题、模型参数调整问题、训练数据量问题、过拟合问题、网络结构问题或训练过程问题等原因导致的。需要仔细分析和排查这些问题，并逐步优化模型和训练过程，以获得更准确的预测结果。

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目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。为什么需要更加现代的时间序列模型？...所以现代时间序列模型应该考虑到以下几点：模型应该考虑多个时间序列，理想情况下应该考虑数千个时间序列。模型中应该使用单维或多维序列。除了时态数据之外，模型还应该能够使用过去数据。...即使时间序列比较复杂或包含一些噪声，模型也可以使用季节性“朴素”预测器预测。并且应该能够区分这些实例。如果可以的话模型可以进行多步预测功能。也就是不止预测下一个值们需要预测下几个值。...区间预测:TFT使用分位数损失函数来产生除实际预测之外的预测区间。异构时间序列:允许训练具有不同分布的多个时间序列。...这里需要设置参数确定哪些特征是分类的还是连续的，哪些是静态的还是时变的，还有选择如何规范化数据。我们分别对每个时间序列进行标准化，并确认其始终都是正值。

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,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量，比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量当做输入...''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], []...输入维度input_size是2，因为使用2个月的流量作为输入，隐藏层维度hidden_size可任意指定，这里为4 class lstm_reg(nn.Module): def __init_...转化成pytorch中的tensor（张量） var_data = Variable(data_X) #转为Variable（变量） pred_test = net(var_data) #产生预测结果...prediction') plt.plot(dataset, 'b', label='real') plt.legend(loc='best') #loc显示图像 'best'表示自适应方式 plt.show() 预测结果

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使用Prophet预言家进行时间序列预测

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