Как использовать TensorFlow для работы с временными рядами?

@landen.nienow 

TensorFlow предоставляет несколько инструментов для работы с временными рядами, такие как модули TensorFlow Time Series (TFTS) и TensorFlow Probability (TFP).

TFTS - это отдельный модуль TensorFlow, который предоставляет набор инструментов для обработки, анализа и моделирования временных рядов. Он содержит реализации различных алгоритмов прогнозирования временных рядов, таких как ARIMA, SARIMA, ETS, RNN и LSTM.

TFP - это модуль TensorFlow, который предоставляет инструменты для статистического моделирования и байесовской статистики. Он может быть использован для моделирования временных рядов, в том числе для построения стохастических моделей с использованием авторегрессии, ARIMA и других подходов.

Для начала работы с временными рядами в TensorFlow, вам нужно загрузить данные временного ряда в формате, поддерживаемом TensorFlow. Затем вы можете использовать TensorFlow Time Series или TensorFlow Probability для построения модели временных рядов и прогнозирования будущих значений временного ряда.

Вот пример использования TensorFlow Time Series для прогнозирования временного ряда:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
import tensorflow_time_series as tfts

# загрузка данных временного ряда
time_series_data = ...

# Создание модели прогнозирования временных рядов
model = tfts.models.ARIMA(
    order=(1, 1, 1),
    num_seasons=0,
    seasonal_order=(0, 0, 0, 0),
    include_intercept=True)

# Обучение модели на данных временного ряда
model.fit(time_series_data)

# Прогнозирование значений временного ряда на несколько шагов вперед
forecast_values = model.forecast(steps=10)

print(forecast_values)

Этот код создает модель ARIMA с порядком (1, 1, 1) и обучает ее на данных временного ряда. Затем модель используется для прогнозирования 10 значений временного ряда вперед.