降维算法在时间序列预测中的应用有哪些？

我最近在研究时间序列预测，听说可以使用降维算法来提高模型效果，不知道具体有哪些应用呢？我目前正在使用ARIMA模型进行预测，但感觉效果不是很好，有没有什么其他方法可以尝试呢？希望有相关经验的老师们能够帮我解答一下，谢谢！

提问时间：2023-05-30 16:51:28 编辑时间：2023-05-30 16:51:30 提问者： 小鲁
  • Emerald_Eyes
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    降维算法在时间序列预测中的应用主要有以下几个方面：

    1. 特征提取：使用降维算法来提取时间序列中的关键特征，进而用于预测模型中。常见的降维算法包括主成分分析（PCA）、因子分析、非负矩阵分解（NMF）等。
    2. 数据预处理：降维算法可以用于时间序列数据的降噪和降维，以减少噪声对预测的干扰，常见的降噪算法包括小波降噪、自编码器等。
    3. 模型优化：降维算法可以降低特征维度，提高模型运行效率，常见的降维算法包括流形学习、t-SNE等。

    除了ARIMA模型，还可以尝试使用其他时间序列预测算法，如支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）等。另外，还可以尝试使用神经网络模型，如长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。

    回答时间：2023-05-30 16:51:33
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