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通过应用卷积滤波器，这些模型可以检测时间序列内的局部趋势和周期性行为。例如，CNN 在时间序列数据显示空间关系的场景中非常有用，例如区域之间的能源消耗，或者在需要捕获不同变量之间的相互作用的多元时间序列的情况下。

变形金刚
Transformer最近在自然语言处理 (NLP) 领域引起了广泛关注，但它们在时间序列预测方面的潜力同样前景广阔。 Transformer 模型的关键创新是使用自注意力机制，该机制允许模型权衡不同时间步骤的重要性，而不需要顺序处理。

此功能使 Transformer 能够比 RNN 或 LSTM 更有效地捕获远 巴拿马电话数据 程依赖关系，尤其是在处理大型数据集时。因此，Transformer 可以擅长执行需要模型考虑短期和长期趋势的任务，例如销售预测或天气预报。

其他型号
除了深度学习模型之外，其他成熟的算法也可以有效地进行时间序列预测，尤其是在更简单的情况下。

ARIMA（自回归综合移动平均线）是用于单变量时间序列预测的经典统计模型。对于具有明显趋势或季节性的时间序列来说，它是一个不错的选择，但可能无法像 AI 模型那样处理复杂的模式。

同样， Meta 开发的Profeta提供了可扩展且可解释的预测解决方案，可以很好地处理缺失数据和季节性，使其成为企业利用时间序列数据进行预测的流行工具。


开始使用人工智能进行时间​​序列预测
实施人工智能进行时间​​序列预测涉及几个步骤，从数据准备到在生产环境中部署模型。

第1步：数据收集和预处理
任何成功的人工智能模型的基础都是高质量的数据。对于时间序列预测，需要干净且结构良好的数据。这涉及收集相关的时间序列数据，其中可能不仅包括历史记录，还包括天气、经济指标或客户行为等外部变量，具体取决于用例。

预处理同样重要，因为时间序列数据通常包含缺失值、噪声或异常值。缺失数据插值、平滑减少噪声和特征缩放等技术是确保输入模型的数据稳健可靠的重要步骤。