ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛУБОКИХ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Узких Г.Ю.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛУБОКИХ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Аннотация: временные ряды представляют собой важные данные в таких областях, как экономика, медицина и энергетика. В данной статье рассматривается применение глубоких рекуррентных нейронных сетей (КЫЫ), включая LSTM и GRU, для анализа и предсказания временных рядов. Особое внимание уделяется проблемам обучения, управлению состояниями памяти и архитектурным улучшениям для повышения точности предсказаний. Также обсуждаются примеры использования в реальных задачах, таких как предсказание спроса на товары и моделирование финансовых рынков.

Ключевые слова: временные ряды, рекуррентные сети, глубокое обучение, предсказание, анализ данных, финансовые рынки.

Анализ и предсказание временных рядов играют ключевую роль в разнообразных прикладных задачах, включая экономическое прогнозирование, медицинские исследования и управление энергетическими системами. Временные ряды — это последовательности данных, собранных через равные интервалы времени, где каждая точка данных зависит от предыдущих. Для анализа таких данных традиционно использовались статистические методы, такие как модели ДИНЛ и экспоненциальное сглаживание. Однако с развитием глубокого обучения рекуррентные нейронные сети (К№Ы) [1] стали мощным инструментом для работы с временными рядами, позволяя учитывать сложные зависимости и динамику данных.

Рекуррентные нейронные сети отличаются от традиционных тем, что они имеют внутреннюю память, которая позволяет учитывать предыдущие элементы последовательности при обработке текущих данных. Это делает RNN особенно эффективными для задач, где контекст и порядок имеют значение. Однако классические RNN страдают от проблемы исчезающего градиента, что затрудняет обучение долгосрочным зависимостям в данных [2].

Для решения этой проблемы были предложены модификации RNN, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) [3] и GRU (Gated Recurrent Unit). Эти архитектуры включают специальные механизмы управления памятью, позволяющие моделям сохранять важную информацию на протяжении длительных временных интервалов и игнорировать несущественные детали.

LSTM содержит три основные "дверцы" (гейты): входной, выходной и забывающий. Эти гейты контролируют поток информации внутри ячейки памяти, позволяя модели сохранять важные данные и избавляться от ненужных.

GRU — упрощенная версия LSTM, которая объединяет входной и забывающий гейты, что делает её менее ресурсоёмкой и быстрее обучаемой, сохраняя при этом способность моделировать долгосрочные зависимости.

Рекуррентные нейронные сети нашли широкое применение в задачах предсказания временных рядов. Рассмотрим несколько примеров использования RNN в различных областях:

- Экономическое прогнозирование: RNN и их модификации, такие как LSTM и GRU, активно применяются для предсказания финансовых временных рядов, включая курсы валют, цены акций и экономические индикаторы. Например, модель LSTM может предсказывать будущие значения фондового рынка, используя исторические данные о ценах, объемах торгов и макроэкономических показателях,

- Предсказание спроса на товары: В розничной торговле и логистике предсказание спроса на товары играет ключевую роль в управлении запасами и оптимизации цепочек поставок. Рекуррентные нейронные сети могут

анализировать данные о продажах, сезонных колебаниях и акциях, чтобы предсказать будущий спрос с высокой точностью,

- Медицинские приложения: В медицине временные ряды данных используются для мониторинга и предсказания состояний пациентов. Например, модели RNN могут предсказывать развитие заболеваний на основе данных об изменении показателей жизнедеятельности (пульс, давление и т.д.) или анализировать данные о пациентах для выявления рисков развития хронических заболеваний,

- Энергетика: В энергетическом секторе предсказание временных рядов используется для прогнозирования потребления энергии, управления генерацией и оптимизации распределения ресурсов. RNN помогают моделировать сложные зависимости между погодными условиями, экономической активностью и потреблением энергии.

Несмотря на успехи в применении RNN для предсказания временных рядов, существуют значительные вызовы. Одним из ключевых является проблема долгосрочной зависимости, когда модель должна учитывать события, произошедшие значительно ранее, для точного предсказания. В таких случаях LSTM и GRU могут оказаться недостаточно эффективными, и требуется разработка более сложных архитектур, таких как трансформеры, адаптированные для временных рядов.

Еще одной важной проблемой является обработка нерегулярных данных и пропусков, которые часто встречаются в реальных временных рядах. Решение этой проблемы требует разработки методов, способных корректно интерполировать и учитывать неопределенности в данных.

В перспективе интеграция RNN с другими методами машинного обучения и глубокого обучения, такими как CNN и трансформеры, может привести к созданию более мощных и универсальных моделей для предсказания временных рядов. Также возможны улучшения в области интерпретируемости моделей, что позволит лучше понимать, какие факторы влияют на предсказания и как оптимизировать модели для конкретных задач.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Викиконспекты [Электронный ресурс] - URL: https://neerc.ifmo.ru;

2. Neurohive [Электронный ресурс] - URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/rekurrentnye-nejronnye-seti;

3. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/331310/

Uzkikh G.I.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

USING DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS FOR TIME SERIES FORECASTING

Abstract: time series data are crucial in fields such as economics, medicine, and energy. This article explores the application of deep recurrent neural networks (RNNs), including LSTM and GRU, for the analysis and forecasting of time series. Special attention is given to the challenges of training, memory state management, and architectural improvements to enhance prediction accuracy. Real-world applications, such as demand forecasting and financial market modeling, are also discussed.

Keywords: time series, recurrent neural networks, LSTM, GRU, deep learning, forecasting, data analysis, financial markets.