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AutoBNN:利用组合贝叶斯神经网络进行时间序列概率预测

发布时间:2024年05月18日

时间序列问题在许多领域都很常见,例如,预测天气和交通模式,理解经济趋势等。这些问题涉及分析按时间顺序排列的数据,并尝试预测未来的数据点。尽管传统贝叶斯方法在时间序列建模中被广泛使用,但它们通常需要领域专家仔细选择适当的模型组件,这一过程可能既繁琐又需要丰富的专业知识。此外,这些方法在计算上可能非常昂贵。作为一种替代方法,神经网络在处理时间序列数据时虽然强大,但它们缺乏可解释性,使得难以理解模型是如何生成预测的。此外,神经网络通常无法产生可靠的置信区间,这是评估预测准确性的一个重要指标。

Google研究团队开发出一款针对时间序列数据预测的工具:AutoBNN,它基于JAX库构建并以开源形式提供。AutoBNN 可自动发现可解释的时间序列预测模型,提供高质量的不确定性估计,并可有效扩展以用于大型数据集。AutoBNN将贝叶斯统计方法与神经网络技术的优点相结合,具有以下主要特点:

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