🕰 ۱۰ مدل برتر پیش‌بینی سری‌های زمانی


1️⃣ مدل TCN

✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سری‌های زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش می‌بینه.

❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیج‌کننده باشه.

💡 کاربرد: سیگنال‌های پرنوسان، سری‌های با حافظه طولانی، داده‌های حسگر یا بازار مالی.

➖ ➖ ➖

2️⃣ مدل TS-Mixer

✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سری‌های پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب داده‌های سنگین و پرتراکم.

❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده می‌شه.

💡 کاربرد: داده‌های چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا داده‌های صنعتی.

➖ ➖ ➖

3️⃣ مدل TimesNet

✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: برای پیش‌بینی‌های بلندمدت با چند فصل‌پذیری عملکرد عالی داره.

❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.

🔧 کاربرد: سری‌های پیچیده مثل آب‌وهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.

➖ ➖ ➖

4️⃣ مدل N-BEATS

✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: انعطاف‌پذیر و مستقل از ساختار خاصیه.

❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.

🔧 کاربرد: پیش‌بینی روند و فصل‌پذیری در سری‌های بدون الگوی مشخص.

➖ ➖ ➖

5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR

✏️ مدل دنباله‌ای مبتنی بر RNN برای پیش‌بینی توزیعی

✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاس‌پذیره.

❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگی‌های خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش در فروشگاه‌های مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.

➖ ➖ ➖

6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer

✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سری‌های چندمتغیره پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب می‌فهمه، هم وضعیت فعلی رو.

❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیده‌ست و دیتای زیاد می‌خواد.

💡 کاربرد: پیش‌بینی‌های بلندمدت با ورودی‌های متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.

➖ ➖ ➖

7️⃣ مدل Prophet

✏️ مدل جمع‌پذیر با توانایی تشخیص روند، فصل‌پذیری و مناسبت‌ها.

✔️ خوبیش اینه که: استفاده‌ش راحته و خودش فصل‌ها و تعطیلات رو تشخیص می‌ده.

❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهش‌های ناگهانی دقیق نیست.

💡 کاربرد: داده‌های کسب‌وکار، تحلیل فروش، کمپین‌های بازاریابی و گزارش‌های فصلی.

➖ ➖ ➖

8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگی‌های lag

✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگی‌های مهندسی‌شده زمانی (مثل lag و rolling mean).

✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی خوب کنار میاد.

❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگی‌های زمانی بسازی.

💡 کاربرد: سری‌های چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آب‌وهوا.

➖ ➖ ➖

9️⃣ مدل Exponential Smoothing

✏️ مدل آماری برای سری‌هایی با روند یا فصل‌پذیری نرم.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.

❌ بدیش اینه که: توی داده‌های پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.

💡 کاربرد: داده‌های آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانه‌ها.

➖ ➖ ➖

1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA

✏️ مدل کلاسیک آماری برای سری‌های خطی و فصلی.

✔️ خوبیش اینه که: توی داده‌های پایدار و فصلی عالی کار می‌کنه.

❌ بدیش اینه که: برای داده‌های غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش، دما، یا روندهای کوتاه‌مدت تک‌متغیره.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖