Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с почасовым потреблением энергии в здании с 2010 по 2015 год. С обычной нейронной сетью я достигаю ~94% точности. Пока не пробовал с другими типами моделей. Стоит ли попробовать CNN? RNN? Трансформеры с механизмом самовнимания? Являются ли трансформеры лучшими для улавливания долгосрочных зависимостей? RNN для того, чтобы уловить временную зависимость, но не так далеко? Поделитесь своим мнением, БОГИ ДАННЫХ :))
Ответ или решение
Для задачи прогнозирования почасового энергопотребления здания, особенно при наличии исторических данных с 2010 по 2015 год, выбор наиболее подходящей модели машинного обучения играет ключевую роль. Ваша текущая нейронная сеть обеспечивает около 94% точности, что уже является довольно высоким результатом. Однако существует множество моделей, которые могут предложить более глубокое понимание данных и выявить скрытые зависимости.
Теория
-
Рекуррентные нейронные сети (RNN).
RNN, особенно их продвинутая версия – LSTM (Long Short-Term Memory), обычно используются для обработки временных рядов, так как они могут сохранять информацию о предыдущих временных шагах, что делает их подходящими для прогнозирования энергопотребления. Однако обычные RNN могут сталкиваться с проблемами затухания градиента при обработке длинных временных рядов, что делает их менее подходящими для выявления долгосрочных зависимостей.
-
Стохастические градиентные спуски и LSTM.
Именно модели LSTM, разновидности RNN, спроектированы так, чтобы избежать проблем связанных с долгосрочной зависимостью, эффективно управляя "запоминанием" необходимой информации и "забыванием" ненужной. Это делает их более устойчивыми для задач с более сложными временными корреляциями.
-
Сверточные нейронные сети (CNN).
CNN в контексте временных рядов может использоваться для извлечения признаков из временных окон. Такие архитектуры могут быть полезны для улавливания локальных временных зависимостей и паттернов, особенно если данные имеют специальные временные циклы или тренды.
-
Трансформеры и внимание.
Трансформеры с механизмом самоорганизации (self-attention) в последние годы доказали свою эффективность в обработке последовательностей данных, поскольку они способны выявлять зависимости вне зависимости от расстояния между событиями в последовательности. Это особенно полезно для данных, где изменения в поведении могут зависеть от событий, произошедших очень давно.
Пример
Рассмотрим следующие подходы с точки зрения вашего датасета:
-
RNN и LSTM могут помочь в краткосрочном и среднесрочном прогнозе, например, предсказывать потребление на недели вперед, учитывая сезонные изменения, такие как переключение на летнее/зимнее время.
-
CNN могут быть полезны, если необходимо извлечь элементы, такие как ежедневные пики потребления, которые могли бы быть предсказуемыми на основе ранее наблюдаемых краткосрочных паттернов.
-
Трансформеры могут быть особенно полезны, если ваше потребление энергии сильно зависит от давних исторических данных, например, если определенные старые события систематически влияют на текущее потребление.
Применение
Для вашего конкретного случая:
-
Начните с LSTM, чтобы изучить возможности улучшения краткосрочного прогнозирования. Такие модели могут быть улучшены с использованием дополнительных слоев или двунаправленных подходов (би-LSTM), которые могут помочь извлечь более глубокие временные зависимости.
-
Попробуйте интеграцию CNN-слоев в LSTM, чтобы создать так называемые CNN-LSTM модели. Это может помочь извлекать более сложные пространственно-временные паттерны.
-
Рассмотрите трансформеры, если ваша цель состоит в более точном учете долгосрочных связей. Например, вариант трансформера Temporal Fusion Transformer (TFT) специально разработан для задач прогнозирования временных рядов.
-
Сравните четко полученные результаты с вашим текущим решением и другими упомянутыми моделями. Для этого рекомендуется провести тщательную кросс-валидацию и оценить модели не только с точки зрения точности, но и устойчивости и способности к генерализации.
Переход на более сложные модели, такие как трансформеры, может существенно улучшить качество прогнозов, но также потребует дополнительных вычислительных ресурсов и времени на обучение. Учитывая вашу начальную точность, возможно, удастся добиться значительных улучшений уже на этапе применения LSTM и CNN, прежде чем переходить к трансформерам.