第一章時間序列預測概述第二章時間序列組合模型理論基礎第三章時間序列組合模型構(gòu)建方法第四章時間序列組合模型的優(yōu)化技術(shù)第五章時間序列組合模型的應用案例第六章時間序列組合模型的未來發(fā)展方向01第一章時間序列預測概述第1頁引言：時間序列預測的應用場景全球航空業(yè)客流量預測案例展示時間序列預測在商業(yè)決策中的重要性單一模型局限性單一模型往往存在局限性，如ARIMA模型在處理長期依賴性時失效，而神經(jīng)網(wǎng)絡模型可能過擬合短期噪聲組合優(yōu)化的必要性組合優(yōu)化通過協(xié)同效應實現(xiàn)1+1>2的效果，是解決時間序列預測難題的關鍵第2頁時間序列預測的基本概念平穩(wěn)性檢驗ADF檢驗結(jié)果顯示p值=0.008，數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，需差分處理模型選擇分類時間序列模型：ARIMA、LSTM、Prophet可視化展示不同模型的預測誤差分布對比第3頁單一模型的局限性分析某零售企業(yè)銷售數(shù)據(jù)案例新年促銷導致1月銷售額激增200%，常規(guī)模型無法捕捉此類突發(fā)事件模型偏差與方差分析ARIMA模型對非線性趨勢預測偏差較大，神經(jīng)網(wǎng)絡模型在樣本量不足時方差過大案例對比表不同模型類型適用場景、優(yōu)缺點對比第4頁組合優(yōu)化的必要性論證某銀行信用卡欺詐檢測案例傳統(tǒng)邏輯回歸模型誤報率38%，而集成模型（隨機森林+XGBoost）誤報率降至5%數(shù)學證明通過Jensen不等式證明組合誤差的下界小于任意單個模型誤差可視化對比組合模型如何通過權(quán)重調(diào)整控制風險02第二章時間序列組合模型理論基礎第5頁組合預測的基本原理互補性案例ARIMA捕捉長期趨勢，LSTM捕捉短期波動，兩者互補組合策略分類投票法、加權(quán)平均法、集成學習組合誤差理論誤差方差公式及實踐啟示第6頁時間序列數(shù)據(jù)的特征工程特征提取案例工作日日均騎行量1.2萬次，周末激增至2.3萬次特征交叉示例兩變量交互、多層次特征可視化展示特征轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)分布對比第7頁模型選擇與評估方法模型選擇流程數(shù)據(jù)標準化、基礎模型測試、交叉驗證評估指標對比MAPE、Theil'sU、WMAPE案例驗證多指標綜合評分選擇最佳組合模型第8頁理論推演與數(shù)學證明誤差傳播定理獨立模型組合的誤差方差公式組合優(yōu)化問題形式化目標函數(shù)與約束條件圖示證明組合模型誤差分布對比03第三章時間序列組合模型構(gòu)建方法第9頁基于投票法的組合策略策略設計案例ARIMA投票、LSTM投票、Prophet投票實現(xiàn)步驟基礎模型訓練、預測輸出標準化、投票機制可視化展示組合模型如何通過權(quán)重調(diào)整控制風險第10頁基于加權(quán)平均的組合策略策略設計案例基于權(quán)重的動態(tài)調(diào)整優(yōu)化方法梯度下降法、貝葉斯優(yōu)化案例對比不同方法優(yōu)缺點對比第11頁基于集成學習的組合策略策略設計案例Bagging、Boosting實現(xiàn)步驟基礎模型池、采樣策略、集成方法選擇集成效果分析某能源數(shù)據(jù)中，隨機森林比基線模型精度提升22%第12頁組合模型的可解釋性設計可解釋性方法SHAP值分析、LIME局部解釋可視化設計魯棒性圖、決策路徑圖案例展示注意力組合模型解釋度提升40%04第四章時間序列組合模型的優(yōu)化技術(shù)第13頁參數(shù)優(yōu)化方法網(wǎng)格搜索實現(xiàn)步驟、缺點、適用場景隨機搜索優(yōu)勢、實現(xiàn)方法、適用場景案例對比不同方法優(yōu)缺點對比第14頁計算效率優(yōu)化優(yōu)化技術(shù)并行計算、模型剪枝、量化實現(xiàn)效果不同優(yōu)化方法下的預測耗時對比案例分享某物流公司通過模型并行化將預測平臺從每小時1萬次提升至5萬次第15頁魯棒性增強技術(shù)魯棒性定義在輸入數(shù)據(jù)擾動下預測誤差的變化程度技術(shù)方法蒙特卡洛模擬、分位數(shù)回歸案例對比不同方法優(yōu)缺點對比第16頁動態(tài)調(diào)整機制調(diào)整策略滾動窗口監(jiān)測、突發(fā)事件觸發(fā)、業(yè)務規(guī)則約束實現(xiàn)方法監(jiān)控指標、調(diào)整算法案例展示靜態(tài)組合模型在突變點后的性能衰減曲線05第五章時間序列組合模型的應用案例第17頁案例一：電力負荷預測背景電力負荷受天氣、經(jīng)濟活動、節(jié)假日等多重因素影響解決方案數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型構(gòu)建結(jié)果2023年第三季度MAPE從12.5%降至8.3%，錯峰用電規(guī)劃能力提升30%第18頁案例二：電商銷量預測背景電商銷量受促銷活動、新品發(fā)布、社交熱點等多重因素影響解決方案數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型構(gòu)建結(jié)果2023年全年預測準確率提升至91%，庫存周轉(zhuǎn)率提高25%第19頁案例三：金融市場預測背景股票收益受宏觀經(jīng)濟、行業(yè)政策、突發(fā)新聞等多重因素影響解決方案數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型構(gòu)建結(jié)果2023年Q4策略回撤從28%降至10%，年化收益提升18%第20頁案例四：交通流量預測背景交通流量受天氣、事故、事件等多重因素影響解決方案數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型構(gòu)建結(jié)果2023年第三季度平均延誤時間從12分鐘降至7分鐘，道路資源利用率提升22%06第六章時間序列組合模型的未來發(fā)展方向第21頁新型組合模型架構(gòu)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型將時間序列視為圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點表示時間點，邊表示時序依賴多模態(tài)融合組合模型整合數(shù)值型、文本型、圖像型數(shù)據(jù)案例展示圖GNN模型的可視化顯示時間節(jié)點間的依賴關系第22頁優(yōu)化算法創(chuàng)新進化算法在組合優(yōu)化中的應用通過模擬自然選擇優(yōu)化模型權(quán)重強化學習在動態(tài)調(diào)整中的應用通過智能體學習最優(yōu)權(quán)重調(diào)整策略案例展示進化算法的權(quán)重演化曲線第23頁可解釋性增強技術(shù)基于注意力機制的組合模型讓模型自動學習哪些輸入對預測更重要因果推斷在組合模型中的應用通過因果圖分析變量間真實關系案例展示注意力權(quán)重的熱力圖顯示模型在哪些特征上更敏感第24頁技術(shù)展望與總結(jié)技術(shù)趨勢：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型、多模態(tài)融合組