P-GBDT:时间序列预测的组合模型

• 作者: 钟祖建
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 关键词: GBDT Prophet 需求预测 季节性分解
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2020.13.002

摘要

为具有多个季节周期的时间序列生成预测是当今许多行业的一个重要用例.在这些情况下,要产生更准确和有意义的预测,就必须考虑多季节模式.在本文中,我们提出了一种基于多季节性分解的预测框架——季节性梯度提升决策树(P-GBDT)来预测具有多个季节模式的时间序列.我们的方法通过结合多季节分解技术,以补充GBDT的学习过程.实验表明,季节性分解步骤是有益的,可以在准确性和偏差方面提供更好的预测.