استفاده از شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی، می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند پیش بینی قیمت‌ها، تحلیل سیستمهای پیچیده، تحلیل داده‌های مالی، تحلیل داده‌های زمانی در حوزه پزشکی و غیره مورد استفاده قرار بگیرد.
در تحلیل سری‌های زمانی، شبکه‌های عصبی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به طور خودکار الگوهای موجود در داده‌های زمانی را شناسایی کرده و به پیش بینی دقیق تری از روند زمانی داده‌ها کمک کنند.
مثال، با استفاده از شبکه‌های عصبی می‌توان به پیش بینی قیمت‌های سهام، تحلیل رفتار مشتریان در طول زمان، پیش بینی نرخ ارز و غیره پرداخت.
با توجه به قابلیت‌های شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی، این روش می‌تواند در بهبود تحلیل داده‌های زمانی و پیش بینی دقیق تر در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار بگیرد.در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا به بررسی این موضوع می‌پردازیم.
برای تمیز کردن داده‌های زمانی، می‌توان از الگوریتم‌های مختلفی استفاده کرد. در زیر به برخی از این الگوریتم‌ها اشاره می‌کنم:
۱) حذف داده‌های نامعتبر:
در این روش، داده‌هایی که دارای مقدار خطا، نامشخص یا خطایی در آنها وجود دارد، حذف می‌شوند.
۲) تکرار داده‌های گم شده:
در برخی موارد، داده‌هایی در سری زمانی ممکن است گم شوند. برای تکمیل سری زمانی و بازسازی داده‌های گم شده، می‌توان از الگوریتم‌های تکمیل داده‌های گم شده مانند روش‌های مبتنی بر میانگین گیری، روش‌های مبتنی بر مد، روش‌های بیزی، روش‌های کاهش بعد و غیره استفاده کرد.
۳) تبدیل داده‌ها:
در برخی موارد، داده‌های زمانی ممکن است دارای الگوهای تکراری و بازگشتی باشند. در این صورت می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های تبدیل مانند تبدیل فوریه، تبدیل موجک، تبدیل لاپلاس و غیره، به داده‌هایی با ساختار ساده تر و قابل پردازش تر تبدیل کرد.
۴) حذف داده‌های تکراری:
در برخی موارد، داده‌های زمانی ممکن است دارای داده‌های تکراری و نویز باشند. در این صورت، می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های حذف نویز و حذف داده‌های تکراری، به داده‌هایی با کیفیت بالاتر دست یافت.
برای تحلیل سری‌های زمانی، الگوریتم‌های مختلفی وجود دارند که هر کدام به منظور حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند. در زیر به برخی از این الگوریتم‌ها اشاره می‌کنم:
۱) ARIMA: این الگوریتم بر اساس مدل‌های خودرگرسیو و متحرک متوالی طراحی شده است و برای پیشبینی سری‌های زمانی استفاده می‌شود.
۲) LSTM: این الگوریتم شبکه‌های عصبی با حافظه طولانی - کوتاه را به کار می‌گیرد و برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۳) Prophet: این الگوریتم توسط فیس بوک توسعه داده شده است و برای پیش بینی سری های زمانی با الگوهای روزانه، هفتگی و سالیانه استفاده می‌شود.
۴) ETS: این الگوریتم بر اساس مدل‌های خودرگرسیو و متحرک متوالی و تخمین گرهای ترکیبی طراحی شده است و برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای پایه مورد استفاده قرار می گیرد.
۵) SARIMA: این الگوریتم بر اساس مدل‌های خودرگرسیو و متحرک متوالی و تنظیمات ARIMA و تنظیمات ماهیت فصلی طراحی شده است و برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای فصلی مورد استفاده قرار می گیرد.
۶) VAR: این الگوریتم مدل‌های بردار خودرگرسیو طراحی شده است و برای پیش بینی سری‌های زمانی چند متغیره استفاده می‌شود.
هر الگوریتمی برای هر نوع داده‌ای مناسب نیست و انتخاب الگوریتم مناسب بسته به نوع داده‌های زمانی و هدف مورد نظر انجام تحلیل بسیار مهم است.
انواع مختلفی از داده‌های زمانی وجود دارند که ممکن است به دلایل مختلفی مانند تنوع الگوهای زمانی، تعداد داده‌ها، نوع اطلاعات در داده‌ها و غیره، با هم متفاوت باشند.
از این رو برای هر یک از این نوع داده‌ها، الگوریتم‌های خاصی طراحی شده‌اند که به صورت بهینه به تحلیل و پیش بینی آنها کمک می کنند.
مثال، برای پیش بینی قیمت‌های سهام، ممکن است از الگوریتم‌هایی مانند LSTM یا Prophet استفاده شود، در حالی که برای تحلیل داده‌های رفتار مشتریان، ممکن است از الگوریتم‌هایی مانند روش‌های خوشه بندی استفاده شود.
الگوریتم‌هایی برای تحلیل داده‌های زمانی با الگوهای زمانی پیچیده وجود دارند.
با توجه به اینکه در داده‌های زمانی ممکن است الگوهای پیچیده و غیرخطی وجود داشته باشد، الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی با حافظه طولانی - کوتاه (LSTM)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) برای تحلیل داده‌های زمانی با الگوهای زمانی پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
مثال، LSTM یک شبکه عصبی با حافظه طولانی - کوتاه است که قابلیت حفظ اطلاعات در گام‌های گذشته را دارد و برای پیش بینی داده‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مانند سری‌های زمانی با الگوهای غیرخطی و تغییرات شدید، استفاده می‌شود.
شبکه‌های عصبی بازگشتی نیز برای تحلیل داده‌های زمانی با الگوهای پیچیده و تغییرات پویا، مانند زمان‌هایی که وابستگی به گذشته زیادی دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرند.
برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای خطی، مانند تغییرات متغیرهای مالی و اقتصادی، استفاده از شبکه‌های عصبی در برخی موارد ممکن است بهبود قابل توجهی در دقت پیش بینی نسبت به مدل‌های خطی ارائه دهد.
با این حال، باید توجه داشت که مدل‌های خطی معمولاً برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای خطی، مانند تغییرات خطی در زمان، به خوبی عمل می‌کنند و احتمالاً روش های ساده تر و سریع تری نسبت به شبکه های عصبی برای این نوع پیش بینی وجود دارند.
شبکه‌های عصبی، به دلیل قابلیت‌های یادگیری عمیق و پیچیدگی بالاتر، در تحلیل سری‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی، مانند سری‌های زمانی با الگوهای غیرخطی و تغییرات شدید، مفید و موثر هستند.
در صورتی که سری زمانی شما الگوهای خطی داشته باشد، استفاده از مدل‌های خطی مانند ARIMA و تحلیل رگرسیونی ممکن است بهترین راه حل باشد.
در برخی موارد می‌توان از ترکیب مدل‌های خطی و غیرخطی، مانند ARIMA و شبکه‌های عصبی، برای پیش بینی سری‌های زمانی استفاده کرد.
شبکه های عصبی برای پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای غیرخطی بسیار موثر هستند.
در واقع، الگوهای غیرخطی مانند الگوهای دوره‌ای، تصادفی و چرخشی، در بسیاری از داده‌های زمانی موجود هستند و استفاده از مدل‌های خطی مانند ARIMA در این موارد ممکن است به دلیل عدم توانایی در شناسایی الگوهای غیرخطی، به دقت پایینی در پیش بینی سری‌های زمانی منجر شود.
در این موارد، شبکه‌های عصبی با قابلیت‌های یادگیری عمیق، می‌توانند به خوبی الگوهای غیرخطی را در داده‌های زمانی شناسایی کرده و به پیش بینی دقیق تری از روند زمانی داده‌ها کمک کنند.
مثال، با استفاده از شبکه های عصبی، می توان به پیش بینی قیمت‌های سهام، قیمت‌های ارزها، تولید برق و غیره پرداخت. شبکه‌های عصبی معمولاً برای تحلیل سری‌های زمانی با الگوهای پیچیده، مانند LSTM، GRU و مدل‌های پیچشی زمانی (TCN) و غیره استفاده می‌شوند.
این شبکه‌ها قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده و تغییرات پویا را دارا هستند و می‌توانند با تعداد زیادی از داده‌های زمانی آموزش دیده و پیش بینی دقیقی از روند زمانی داده‌ها ارائه دهند. با توجه به وجود الگوهای غیرخطی در بسیاری از داده‌های زمانی، استفاده از شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از روش‌های موثر در پیش بینی سری های زمانی با الگوهای غیرخطی، بسیار مفید است.
استفاده از شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی، به دلیل قابلیت‌های یادگیری عمیق، قابلیت شناسایی الگوهای پیچیده و تغییرات پویا و دقت بالا، به یکی از روش‌های محبوب و موثر در این زمینه تبدیل شده است.
شبکه‌های عصبی، به طور خاص در پیش بینی سری‌های زمانی با الگوهای پیچیده و غیرخطی مانند سری‌های زمانی با الگوهای چند متغیره، نویزهای قوی و تغییرات شدید، بسیار موثر هستند.
با استفاده از شبکه‌های عصبی می توان به پیش بینی قیمت های سهام، قیمت‌های ارزها، تولید برق و غیره پرداخت. استفاده از شبکه‌های عصبی در تحلیل سری‌های زمانی، به یکی از روش‌های موثر و پرکاربرد در تحلیل داده‌های زمانی تبدیل شده است.
باید توجه داشت که در انتخاب روش مناسب برای تحلیل سری‌های زمانی، باید به خصوصیات داده‌ها و الگوهای زمانی آنها توجه کرد و با ترکیب چندین روش مختلف، به دقت بیشتری در پیش بینی و تحلیل داده‌های زمانی دست یافت.برای مطالعه مقالات مشابه به وبسایت اس‌دیتا مراجعه کیند