我们向Facebook先知推出了一位继任者，为可解释，可扩展和用户友好的预测框架制定了一个行业标准。随着时间序列数据的扩散，可说明的预测仍然是企业和运营决策的具有挑战性的任务。需要混合解决方案来弥合可解释的古典方法与可扩展深层学习模型之间的差距。我们将先知视为这样一个解决方案的前兆。然而，先知缺乏本地背景，这对于预测近期未来至关重要，并且由于其斯坦坦后代而挑战。 NeultProphet是一种基于Pytorch的混合预测框架，并用标准的深度学习方法培训，开发人员可以轻松扩展框架。本地上下文使用自动回归和协变量模块引入，可以配置为经典线性回归或作为神经网络。否则，NeultProphet保留了先知的设计理念，提供了相同的基本模型组件。我们的结果表明，NeultProcrophet在一组生成的时间序列上产生了相当或优质的质量的可解释的预测组件。 NeultProphet在各种各样的现实数据集合中占先知。对于中期预测，NeultProclecrophet将预测精度提高55％至92％。

预测可帮助企业分配资源并实现目标。在LinkedIn，产品所有者使用预测来设定业务目标，跟踪前景和监视健康。工程师使用预测有效地提供硬件。开发一种预测解决方案来满足这些需求，需要对各种时间序列进行准确，可解释的预测，并以次数至季度的频率。我们提出了Greykite，这是一个用于预测的开源Python库，已在LinkedIn上部署了二十多种用例。它的旗舰算法Silverkite提供了可解释的，快速且高度灵活的单变量预测，可捕获诸如时期增长和季节性，自相关，假期和回归剂等效果。该库通过促进数据探索，模型配置，执行和解释来实现自我服务的准确性和信任。我们的基准结果显示了来自各个域的数据集的现成速度和准确性。在过去的两年中，金融，工程和产品团队的资源计划和分配，目标设置和进度跟踪，异常检测和根本原因分析的资源团队一直信任灰金矿的预测。我们希望灰金矿对具有类似应用的预测从业者有用，这些应用需要准确，可解释的预测，这些预测捕获了与人类活动相关的时间序列共有的复杂动力学。

本文介绍了一个集成预测方法，通过减少特征和模型选择假设来显示M4Competitiation数据集的强劲结果，称为甜甜圈（不利用人为假设）。我们的假设减少，主要由自动生成的功能和更多样化的集合模型组成，显着优于Montero-Manso等人的统计特征的集合方法FForma。 （2020）。此外，我们用长短期内存网络（LSTM）AutoEncoder调查特征提取，并发现此类特征包含传统统计特征方法未捕获的重要信息。合奏加权模型使用LSTM功能和统计功能准确地结合模型。特征重要性和交互的分析表明，单独的统计数据的LSTM特征略有优势。聚类分析表明，不同的基本LSTM功能与大多数统计特征不同。我们还发现，通过使用新模型增强合奏来增加加权模型的解决方案空间是加权模型学习使用的东西，解释了准确性的一部分。最后，我们为集合的最佳组合和选择提供了正式的前后事实分析，通过M4数据集的线性优化量化差异。我们还包括一个简短的证据，模型组合优于模型选择，后者。

预测基金绩效对投资者和基金经理都是有益的，但这是一项艰巨的任务。在本文中，我们测试了深度学习模型是否比传统统计技术更准确地预测基金绩效。基金绩效通常通过Sharpe比率进行评估，该比例代表了风险调整的绩效，以确保基金之间有意义的可比性。我们根据每月收益率数据序列数据计算了年度夏普比率，该数据的时间序列数据为600多个投资于美国上市大型股票的开放式共同基金投资。我们发现，经过现代贝叶斯优化训练的长期短期记忆（LSTM）和封闭式复发单元（GRUS）深度学习方法比传统统计量相比，预测基金的Sharpe比率更高。结合了LSTM和GRU的预测的合奏方法，可以实现所有模型的最佳性能。有证据表明，深度学习和结合能提供有希望的解决方案，以应对基金绩效预测的挑战。

与单变量预测方法相比，在一组多个时间序列中培训的全球预测模型（GFM）在许多预测竞赛和现实世界应用方面表现出优越的结果。 ETS和Arima等统计预测模型的普及的一个方面是它们相对简单和可解释性（就相关的滞后，趋势，季节性等），而GFM通常缺乏可解释性，特别是对特定时间序列。这减少了基于预测的决策时对利益相关者的信任和信心，而不是能够理解预测。为了减轻这个问题，在这项工作中，我们提出了一种新颖的本地模型 - 不可知论解释方法来解释GFM的预测。我们培训更简单的单变量代理模型，这些模型被认为是通过自动启动或直截了当地作为时间序列的一步的全局黑匣子模型预测所获得的邻域内的邻域内的样本的可解释（例如，ETS）。需要解释哪些。之后，我们评估了对全球模型在定性和定量方面的预测的解释，例如准确性，保真度，稳定性和可理性，并且能够展示我们方法的好处。

传染病仍然是全世界人类疾病和死亡的主要因素之一，其中许多疾病引起了流行的感染波。特定药物和预防疫苗防止大多数流行病的不可用，这使情况变得更糟。这些迫使公共卫生官员，卫生保健提供者和政策制定者依靠由流行病的可靠预测产生的预警系统。对流行病的准确预测可以帮助利益相关者调整对手的对策，例如疫苗接种运动，人员安排和资源分配，以减少手头的情况，这可以转化为减少疾病影响的影响。不幸的是，大多数过去的流行病（例如，登革热，疟疾，肝炎，流感和最新的Covid-19）表现出非线性和非平稳性特征，这是由于它们基于季节性依赖性变化以及这些流行病的性质的扩散波动而引起的。 。我们使用基于最大的重叠离散小波变换（MODWT）自动回归神经网络分析了各种流行时期时间序列数据集，并将其称为EWNET。 MODWT技术有效地表征了流行时间序列中的非平稳行为和季节性依赖性，并在拟议的集合小波网络框架中改善了自回旋神经网络的预测方案。从非线性时间序列的角度来看，我们探讨了所提出的EWNET模型的渐近平稳性，以显示相关的马尔可夫链的渐近行为。我们还理论上还研究了学习稳定性的效果以及在拟议的EWNET模型中选择隐藏的神经元的选择。从实际的角度来看，我们将我们提出的EWNET框架与以前用于流行病预测的几种统计，机器学习和深度学习模型进行了比较。

预测时间序列数据代表了数据科学和知识发现研究的新兴领域，其广泛应用程序从股票价格和能源需求预测到早期预测流行病。在过去的五十年中，已经提出了许多统计和机器学习方法，对高质量和可靠预测的需求。但是，在现实生活中的预测问题中，存在基于上述范式之一的模型是可取的。因此，需要混合解决方案来弥合经典预测方法与现代神经网络模型之间的差距。在这种情况下，我们介绍了一个概率自回归神经网络（PARNN）模型，该模型可以处理各种复杂的时间序列数据（例如，非线性，非季节性，远程依赖性和非平稳性）。拟议的PARNN模型是通过建立综合运动平均值和自回归神经网络的融合来构建的，以保持个人的解释性，可伸缩性和``白色盒子样''的预测行为。通过考虑相关的马尔可夫链的渐近行为，获得了渐近平稳性和几何形状的足够条件。与先进的深度学习工具不同，基于预测间隔的PARNN模型的不确定性量化。在计算实验期间，Parnn在各种各样的现实世界数据集中，超过了标准统计，机器学习和深度学习模型（例如，变形金刚，Nbeats，Deepar等），来自宏观经济学，旅游，能源，流行病学和其他人的真实数据集集合 - 期，中期和长期预测。与最先进的预报相比，与最佳方法相比，与最佳方法进行了多重比较，以展示该提案的优越性。

基于预测方法的深度学习已成为时间序列预测或预测的许多应用中的首选方法，通常通常优于其他方法。因此，在过去的几年中，这些方法现在在大规模的工业预测应用中无处不在，并且一直在预测竞赛（例如M4和M5）中排名最佳。这种实践上的成功进一步提高了学术兴趣，以理解和改善深厚的预测方法。在本文中，我们提供了该领域的介绍和概述：我们为深入预测的重要构建块提出了一定深度的深入预测；随后，我们使用这些构建块，调查了最近的深度预测文献的广度。

在智能电网和负载平衡的背景下，每日峰值负荷预测已成为能源行业利益相关者的关键活动。对峰值幅度和时序的理解对于实现峰值剃须等智能电网策略至关重要。本文提出的建模方法利用了高分辨率和低分辨率信息来预测每日峰值需求规模和时序。由此产生的多分辨率建模框架可以适应不同的模型类。本文的主要贡献是一般性和正式介绍多分辨率建模方法，b）关于通过广义添加剂模型和神经网络和C）实验结果的不同决议的建模方法的讨论英国电力市场。结果证实，建议的建模方法的预测性能与低分辨率和高分辨率替代品具有竞争力。

Dengue fever is a virulent disease spreading over 100 tropical and subtropical countries in Africa, the Americas, and Asia. This arboviral disease affects around 400 million people globally, severely distressing the healthcare systems. The unavailability of a specific drug and ready-to-use vaccine makes the situation worse. Hence, policymakers must rely on early warning systems to control intervention-related decisions. Forecasts routinely provide critical information for dangerous epidemic events. However, the available forecasting models (e.g., weather-driven mechanistic, statistical time series, and machine learning models) lack a clear understanding of different components to improve prediction accuracy and often provide unstable and unreliable forecasts. This study proposes an ensemble wavelet neural network with exogenous factor(s) (XEWNet) model that can produce reliable estimates for dengue outbreak prediction for three geographical regions, namely San Juan, Iquitos, and Ahmedabad. The proposed XEWNet model is flexible and can easily incorporate exogenous climate variable(s) confirmed by statistical causality tests in its scalable framework. The proposed model is an integrated approach that uses wavelet transformation into an ensemble neural network framework that helps in generating more reliable long-term forecasts. The proposed XEWNet allows complex non-linear relationships between the dengue incidence cases and rainfall; however, mathematically interpretable, fast in execution, and easily comprehensible. The proposal's competitiveness is measured using computational experiments based on various statistical metrics and several statistical comparison tests. In comparison with statistical, machine learning, and deep learning methods, our proposed XEWNet performs better in 75% of the cases for short-term and long-term forecasting of dengue incidence.

在本文中，我们呈现SSDNet，这是一个新的时间序列预测的深层学习方法。SSDNet将变压器架构与状态空间模型相结合，提供概率和可解释的预测，包括趋势和季节性成分以及前一步对预测很重要。变压器架构用于学习时间模式并直接有效地估计状态空间模型的参数，而无需对卡尔曼滤波器的需要。我们全面评估了SSDNET在五个数据集上的性能，显示SSDNet是一种有效的方法，可在准确性和速度，优于最先进的深度学习和统计方法方面是一种有效的方法，能够提供有意义的趋势和季节性组件。

A well-performing prediction model is vital for a recommendation system suggesting actions for energy-efficient consumer behavior. However, reliable and accurate predictions depend on informative features and a suitable model design to perform well and robustly across different households and appliances. Moreover, customers' unjustifiably high expectations of accurate predictions may discourage them from using the system in the long term. In this paper, we design a three-step forecasting framework to assess predictability, engineering features, and deep learning architectures to forecast 24 hourly load values. First, our predictability analysis provides a tool for expectation management to cushion customers' anticipations. Second, we design several new weather-, time- and appliance-related parameters for the modeling procedure and test their contribution to the model's prediction performance. Third, we examine six deep learning techniques and compare them to tree- and support vector regression benchmarks. We develop a robust and accurate model for the appliance-level load prediction based on four datasets from four different regions (US, UK, Austria, and Canada) with an equal set of appliances. The empirical results show that cyclical encoding of time features and weather indicators alongside a long-short term memory (LSTM) model offer the optimal performance.

In this paper, we propose a new short-term load forecasting (STLF) model based on contextually enhanced hybrid and hierarchical architecture combining exponential smoothing (ES) and a recurrent neural network (RNN). The model is composed of two simultaneously trained tracks: the context track and the main track. The context track introduces additional information to the main track. It is extracted from representative series and dynamically modulated to adjust to the individual series forecasted by the main track. The RNN architecture consists of multiple recurrent layers stacked with hierarchical dilations and equipped with recently proposed attentive dilated recurrent cells. These cells enable the model to capture short-term, long-term and seasonal dependencies across time series as well as to weight dynamically the input information. The model produces both point forecasts and predictive intervals. The experimental part of the work performed on 35 forecasting problems shows that the proposed model outperforms in terms of accuracy its predecessor as well as standard statistical models and state-of-the-art machine learning models.

大多数机器学习算法由一个或多个超参数配置，必须仔细选择并且通常会影响性能。为避免耗时和不可递销的手动试验和错误过程来查找性能良好的超参数配置，可以采用各种自动超参数优化（HPO）方法，例如，基于监督机器学习的重新采样误差估计。本文介绍了HPO后，本文审查了重要的HPO方法，如网格或随机搜索，进化算法，贝叶斯优化，超带和赛车。它给出了关于进行HPO的重要选择的实用建议，包括HPO算法本身，性能评估，如何将HPO与ML管道，运行时改进和并行化结合起来。这项工作伴随着附录，其中包含关于R和Python的特定软件包的信息，以及用于特定学习算法的信息和推荐的超参数搜索空间。我们还提供笔记本电脑，这些笔记本展示了这项工作的概念作为补充文件。

预测组合在预测社区中蓬勃发展，近年来，已经成为预测研究和活动主流的一部分。现在，由单个（目标）系列产生的多个预测组合通过整合来自不同来源收集的信息，从而提高准确性，从而减轻了识别单个“最佳”预测的风险。组合方案已从没有估计的简单组合方法演变为涉及时间变化的权重，非线性组合，组件之间的相关性和交叉学习的复杂方法。它们包括结合点预测和结合概率预测。本文提供了有关预测组合的广泛文献的最新评论，并参考可用的开源软件实施。我们讨论了各种方法的潜在和局限性，并突出了这些思想如何随着时间的推移而发展。还调查了有关预测组合实用性的一些重要问题。最后，我们以当前的研究差距和未来研究的潜在见解得出结论。

时间变化数量的估计是医疗保健和金融等领域决策的基本组成部分。但是，此类估计值的实际实用性受到它们量化预测不确定性的准确程度的限制。在这项工作中，我们解决了估计高维多元时间序列的联合预测分布的问题。我们提出了一种基于变压器体系结构的多功能方法，该方法使用基于注意力的解码器估算关节分布，该解码器可被学会模仿非参数Copulas的性质。最终的模型具有多种理想的属性：它可以扩展到数百个时间序列，支持预测和插值，可以处理不规则和不均匀的采样数据，并且可以在训练过程中无缝地适应丢失的数据。我们从经验上证明了这些属性，并表明我们的模型在多个现实世界数据集上产生了最新的预测。

神经预测的最新进展加速了大规模预测系统的性能。然而，长途预测仍然是一项非常艰巨的任务。困扰任务的两个常见挑战是预测的波动及其计算复杂性。我们介绍了N-HITS，该模型通过结合新的分层插值和多率数据采样技术来解决挑战。这些技术使提出的方法能够顺序组装其预测，并在分解输入信号并合成预测的同时强调不同频率和尺度的组件。我们证明，在平稳性的情况下，层次结构插值技术可以有效地近似于任意长的视野。此外，我们从长远的预测文献中进行了广泛的大规模数据集实验，证明了我们方法比最新方法的优势，在该方法中，N-HITS可提供比最新的16％的平均准确性提高。变压器体系结构在减少计算时间的同时（50次）。我们的代码可在https://bit.ly/3jlibp8上找到。

对极端事件的风险评估需要准确估算超出历史观察范围的高分位数。当风险取决于观察到的预测因子的值时，回归技术用于在预测器空间中插值。我们提出的EQRN模型将来自神经网络和极值理论的工具结合到能够在存在复杂预测依赖性的情况下外推的方法中。神经网络自然可以在数据中融合其他结构。我们开发了EQRN的经常性版本，该版本能够在时间序列中捕获复杂的顺序依赖性。我们将这种方法应用于瑞士AARE集水区中洪水风险的预测。它利用从时空和时间上的多个协变量中利用信息，以提供对回报水平和超出概率的一日预测。该输出从传统的极值分析中补充了静态返回水平，并且预测能够适应不断变化的气候中经历的分配变化。我们的模型可以帮助当局更有效地管理洪水，并通过预警系统最大程度地减少其灾难性影响。

Platelet products are both expensive and have very short shelf lives. As usage rates for platelets are highly variable, the effective management of platelet demand and supply is very important yet challenging. The primary goal of this paper is to present an efficient forecasting model for platelet demand at Canadian Blood Services (CBS). To accomplish this goal, four different demand forecasting methods, ARIMA (Auto Regressive Moving Average), Prophet, lasso regression (least absolute shrinkage and selection operator) and LSTM (Long Short-Term Memory) networks are utilized and evaluated. We use a large clinical dataset for a centralized blood distribution centre for four hospitals in Hamilton, Ontario, spanning from 2010 to 2018 and consisting of daily platelet transfusions along with information such as the product specifications, the recipients' characteristics, and the recipients' laboratory test results. This study is the first to utilize different methods from statistical time series models to data-driven regression and a machine learning technique for platelet transfusion using clinical predictors and with different amounts of data. We find that the multivariate approaches have the highest accuracy in general, however, if sufficient data are available, a simpler time series approach such as ARIMA appears to be sufficient. We also comment on the approach to choose clinical indicators (inputs) for the multivariate models.

深度学习已被积极应用于预测时间序列，从而导致了大量新的自回归模型体系结构。然而，尽管基于时间指数的模型具有吸引人的属性，例如随着时间的推移是连续信号函数，导致表达平滑，但对它们的关注很少。实际上，尽管基于天真的深度指数模型比基于经典时间指数的模型的手动预定义函数表示表达得多，但由于缺乏电感偏见和时间序列的非平稳性，它们的预测不足以预测。在本文中，我们提出了DeepTime，这是一种基于深度指数的模型，该模型通过元学习公式训练，该公式克服了这些局限性，从而产生了有效而准确的预测模型。对现实世界数据集的广泛实验表明，我们的方法通过最先进的方法实现了竞争成果，并且高效。代码可从https://github.com/salesforce/deeptime获得。