IJCAIJan, 2021
学习可解释的深度状态空间模型用于概率时间序列预测
Learning Interpretable Deep State Space Model for Probabilistic Time Series Forecasting
Longyuan Li, Junchi Yan, Xiaokang Yang, Yaohui Jin
TL;DR本文引入一种基于深度状态空间模型的概率时间序列预测方法，其中非线性发射模型和转移模型由网络参数化，并采用循环神经网络对其进行建模。通过自动相关性确定网络，我们还开发了一个利用外生变量的网络，以及估算外生变量不确定性，最终有助于确定有用的外生变量和压制预测中不相关的变量。使用蒙特卡罗模拟来逼近多步预测的分布，实验表明我们的模型可以准确地预测并且估算的时间随着预测步数的增加而逐渐增长。