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PaddlePaddle / PaddleTS

Awesome Easy-to-Use Deep Time Series Modeling based on PaddlePaddle, including comprehensive functionality modules like TSDataset, Analysis, Transform, Models, AutoTS, and Ensemble, etc., supporting versatile tasks like time series forecasting, representation learning, and anomaly detection, etc., featured with quick tracking of SOTA deep models.
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PaddleTS第一个issues提问者,哈哈哈哈,三生有幸 #99

Closed yuwoyizhan closed 2 years ago

yuwoyizhan commented 2 years ago

1.千呼万唤始出来,终于有了飞桨框架的时间序列预测了. 2.我进入时间序列预测领域,都是由于获得AAAI2021最佳论文奖的那篇论文引起我的兴趣的.AAAI 2021最佳论文：比Transformer更有效的长时间序列预测.看到这个标题,竟然比Transformer更牛逼,万分吃惊.请问PaddleTS大佬,几时复现这篇论文呢?或者是复现2022年比较牛逼的时间序列预测的论文.如果我记得不错的话,AAAI2021最佳论文,是有pytorch的复现版本的,就在github.其实多数论文都有pytorch的复现版本,毕竟科研者写论文,超过80%以上的论文就是使用pytorch框架.使用飞桨框架复现,可以参考参考. 3.看到大佬们对于未来的工作的概括,小弟最感兴趣的就是概率模型,希望早日复现该领域最牛逼的论文.我听说有人使用概率模型炒股,发了大财,不知道真假,哈哈哈哈. 4.图像分类的数据集,有一个很大的imagenet数据集,请问时间序列预测,有什么很大的数据集吗?目前PaddleTS提供了很多模型,请问你们认为哪个模型效果最好呢?哪个模型适用于短时间序列预测,哪个模型适用于长时间序列预测?哪个模型适用于小数据集,哪个模型适用于大数据集? 5.我是看了飞桨视觉的负责人的一篇微信朋友圈,才知道PaddleTS这个仓库.朋友圈中介绍,时间序列预测可以用于股价预测,请问你们认同时间序列预测可以用于股价预测这种观点吗?祝你们炒股赚大钱,发大财.

yangs16 commented 2 years ago

The Informer will be released in the next version. And more recent models will be coming. The first deep model supporting probabilistic forecasting will also be released in the next version. Stay tuned. :-)

bianchuanxin commented 2 years ago

感谢关注。 时序概率预测目前已经正式进入开发阶段，目前正在引入的算法有DeepAR以及TFT等业界知名算法，并且在以后会对所有时序模型进行升级改造，支持概率预测功能。 PaddleTS目前已经引入四类开源时序数据集，后续将会引入更多数据集。对于PaddletS引入的时序模型，都来自业界最知名的顶会论文，各自有其独到的特点，在各种数据集上的效果也都不同，欢迎试用并提出保贵意见。 在PaddleTS中我们定义了不同的变量类型，除了目标变量外，还有外部协变量，在构建模型阶段，我们是将历史目标变量以及外部协变量做特征来预测未来目标变量。关于股价预测，可以抽象为一个时序预测来做，但个人认为影响未来股价走势的更多来自于外部协变量，而历史股价特征重要性居其次，因此预测准确与否在于能否收集到充分且可靠的外部协变量特征进行模型训练以及预测。

yuwoyizhan commented 2 years ago

1.我用中文提问,大佬用英文回答,还好有百度翻译,不然我都不知道大佬的意思. 2.希望增加C++推理的代码和Demo案例,我咨询过飞桨框架,飞桨是支持C++推理的.目前飞桨正在推进C++训练,将来飞桨支持C++训练的话,希望增加C++训练功能. 3.时间序列预测,我认为最重要还是模型.PaddleTS提供了不少模型,将来模型会越来越多.请求大佬,对模型进行一个排序,让我们这些飞桨PaddleTS使用者知道目前哪个模型最好用,最通用,或者在多数时间序列预测数据集上SOTA. 4.有些模型,是PaddleTS自己编写代码的,有些模型是复现论文的.在复现论文的相关模型介绍中,能否提供论文的名字呢?或者提供论文的链接也行.小弟也好进行相关学习,谢谢. 5.PaddleTS介绍是,用于时间序列预测的基于飞桨框架的仓库.说白了就是输入的数据跟时间有关系,或者说,时间变量是输入数据集的其中一维.我想问问,这个仓库的模型,能用于时间无关的数据集吗?意思就是,输入是N维数据,输出是1维数据,但是N维数据没有时间这种数据.比如波士顿房价预测这个问题,就是时间无关的,输入N维数据,输出1维数据房价.这个仓库的模型,能用于波士顿房价预测这种问题吗?再比如王者荣耀,我造成的伤害,承受伤害,经济转伤害比等N维数据,得到最终评分这个1维数据,这也是时间无关的数据集. @yangs16 跪求大佬解答.

yangs16 commented 2 years ago

简短说明一下：

1）关于C++推理，暂无计划，近期重点还是在算法库的完善上； 2）关于模型选择，很多时候依赖具体的问题和数据特点，后续会通过自动机器学习的方法来在一定程度上加以解决； 3）关于参考文献，当前文档中有些地方有提到，但不是很规范，后续会按照标准文献引用格式加以改进； 4）PaddleTS专为时序建模设计，非时序建模问题有很多成熟的方案和工具，如非必要，不建议转换成时序类问题解决。

欢迎加入微信群和群友一起讨论相关技术问题～

yuwoyizhan commented 2 years ago

1.你们真的超级用心,万分佩服,几个小时就回答问题了,找遍飞桨所有仓库,没有一个仓库可以做到,还是你们牛逼.感谢大佬解惑. 2.模型搭建阶段,你说使用历史目标变量以及外部协变量做特征来预测未来目标变量.从头到尾没提到自变量,请问这个仓库是不是把除了目标变量以外的特征就叫做协变量呢?就拿股价来说,历史股价和历史的最高价,最低价,成交量,成交金额都当做协变量,预测的今日股价是目标变量,对吗? 3.飞桨有些仓库,3个月更新一次,有些仓库,1年都未必更新一次,请问PaddleTS下个版本大概几时更新呢?有没有确定更新周期呢?C++boost库更新很准时,4个月更新一次,VS3个月更新一次,iPhone1年更新一次. 4.目前支持C++推理吗?好像没看到C++推理的文档和demo.如果不支持C++推理,打算几时支持呢? 5.QQ:1226194560,微信:18820785964,能加个QQ或者微信吗?

yuwoyizhan commented 2 years ago

@yangs16 @bianchuanxin

yangs16 commented 2 years ago

更多技术问题，请入微信群和群友一起探讨，进群方式请参考：https://mp.weixin.qq.com/s/L6750pyeYvjUbWyM9Pd0RQ

bianchuanxin commented 2 years ago
  1. 正如你所说，历史股价是历史目标变量，未来股价是未来目标变量，关于这一块儿变量的定义，可以参照我们的文档https://paddlets.readthedocs.io/zh_CN/latest/source/modules/datasets/overview.html