基于神经网络语言模型的时间序列趋势预测方法

摘要

对于时序数据的预测,传统方法多数通过分析历史数据预测出后面的一个或者多个具体值,但预测的具体数值准确率较低。为此,提出一种新的时间序列短期趋势预测方法。通过对时序数据进行离散化,用字符表示各个时间段数据的范围,并利用神经网络语言模型预测得到下一个字符,即下一段数据的范围。实验结果表明,与支持向量机、循环神经网络、随机森林等算法相比,在预测结果分为5个区间的情况下,该算法平均预测准确率为 56.7 %,具有较高的可行性,且由于字符表示带有语义信息,所得预测结果可以反映数据趋势以及趋势变化程度。