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时间序列预测支持的算法
Autopilot 根据您的目标时间序列训练以下六种内置算法。然后，它使用堆叠组合方法将这些候选模型结合起来，针对给定目标指标创建最佳的预测模型。
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卷积神经网络 – 分位数回归 (CNN-QR) – CNN-QR 是一种专有的机器学习算法，使用因果卷积神经网络 (CNN) 预测时间序列。CNN-QR 最适合处理包含数百个时间序列的大型数据集。
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DeepAR+ – DeepAR+ 是一种专有的机器学习算法，使用循环神经网络 (RNN) 预测时间序列。DeepAR+ 最适合处理包含数百个时间特征的大型数据集。
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Prophet – Prophet
是一种流行的局部贝叶斯结构时间序列模型，基于加法模型，其中非线性趋势与每年、每周和每日的季节性相拟合。Autopilot Prophet 算法使用 Prophet 的 Python 实施的 Prophet 类 。它最适合具有强季节效应的时间序列和多个季节的历史数据。 -
非参数时间序列 (NPTS) – NPTS 专有算法是可扩展的概率基线预测器。它通过从过去的观察数据中采样来预测给定时间序列的未来值分布。NPTS 在处理稀疏或间歇性时间序列时尤为有用。
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自回归积分滑动平均值 (ARIMA) – ARIMA 是一种面向时间序列预测的常用统计算法。该算法捕获输入数据集中的标准时间结构（模式化的时间组织）。它对小于 100 个时间序列的简单数据集特别有用。
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指数平滑法 (ETS) – ETS 是一种用于时间序列预测的常用统计算法。该算法对小于 100 个时间序列的简单数据集以及具有季节性模式的数据集特别有用。ETS 计算时间序列数据集中所有观察数据的加权平均值作为其预测，权重随时间呈指数递减。