3行代码建模，训练速度提升200%？这款时序开源神器PaddleTS太强了！

时序是什么？时序预测可以为业务带来哪些价值？ 产品销量预测、电池剩余寿命预测……这些高价值场景如何提高预测准确率？ 深度学习模型在时序预测有什么优势？ 如何寻得一款集前沿高尖时序技术的产品，为业务所用？

近日，百度飞桨重磅发布了一款 开源时序建模算法库 —— PaddleTS ，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，具有更优的使用体验：

• 超易用 ：3行代码即可完成时序建模
• 速度快 ：模型训练效率比同类产品快2倍
• 效果好 ：时序专属的自动建模与集成预测效果突出

时间序列是按照时间发生的先后顺序进行排列的数据点序列，简称时序。时间序列预测是最常见的时序问题之一，在很多行业都有时序预测的应用，且通常时序预测效果对业务有着重大影响。例如：

• 零售企业 ：准确的预测产品销量，可以为企业备货、配送、运营策略的制定提供有效依据，显著降本增效；
• 电网公司 ：准确的预测发电量与用电量，可以使电网的调度更加合理化，发挥最大效能；
• 制造企业 ：提前预测生产设备可能发生的故障，可以提前预警、维修，降低停工造成的损失；
• 新能源车企 ：实时预测电池剩余电量、预测剩余寿命，可以更经济、更合理的使用车辆；
• 金融领域 ：利率、股票、现金流、外汇等走势预测都对经济产生重大影响。

不仅如此，时间序列预测还在金融利率预测、股票波动率预测、现金流预测等关键场景发挥重大作用。

工业设备异常检测

经典的机器学习算法应用到时间序列预测中，其优势在于模型使用灵活、训练简单，但也存在明显的缺点，需要大量的人工工作在特征工程上。近年来，深度学习逐步在语音、视觉、自然语言理解等领域得到广泛应用，其算法的优势明显。首先，它可以自动捕捉关键特征，不需要依赖统计学知识，不需要复杂的特征工程；其次，它在建模流程与准确率上有着机器学习不可比拟的优势；此外，它还具备很多功能优势，如使用灵活、表达力强、兼容多样性等。

既然深度学习这么优秀，怎么为时序场景业务所用呢？ PaddleTS提供了一系列先进的基于深度学习技术的时序建模算法及相关组件 ，它功能丰富、简单易用、效果领先，包括能源、交通、制造等多个行业客户早已应用起来，还不快来试试~~

• GitHub传送门

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleTS

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功能全面丰富

PaddleTS覆盖 时序预测 和 时序异常检测 两大核心应用场景，针对建模全流程，提供了丰富的功能。既支持单变量也支持多变量的时序分析，同时还具备模型融合、自动建模及丰富的建模工具组件。PaddleTS无论是在功能丰富度上，还是在集成的时序算法数量上，都超过了市面上典型的开源时序产品。除了基础能力以外，产品还有以下特色功能：

• 全面的数据类型支持 ：PaddleTS提供的 协变量支持 功能，支持历史观测协变量、未来可知协变量、静态协变量和分类变量等各种协变量数据类型，帮助开发者有效利用各种数据充分发挥数据的价值。

• 主流新颖的深度模型 ：PaddleTS集成了 Transformer 、 TCN 、 VAE 、 TS2Vec 、 N-beats 等丰富的深度学习模型，可以很好的捕捉复杂时序场景中的多变量动态依赖关系，解决长周期、多变量、小样本等问题，取得更好的模型效果。
• 丰富的分析建模工具集 ：PaddleTS内置了 时序特征处理 、 数据分析 、 回测 、 滚动预测 、 自动建模 、 模型融合 等分析建模过程中非常实用的功能，可以帮助开发者减少编码数量，提升开发效率。

简单易用、快速上手

不需要深刻的专业背景和复杂的特征工程 3行代码实现时序建模

PaddleTS覆盖了大部分主流深度学习模型，开发者只需将数据按照格式要求灌入数据集，再通过简单的归一化处理即可进行模型训练预测。相较于传统统计模型对开发者统计知识的要求，机器学习模型在训练前复杂的特征工程，开发者使用PaddleTS构建深度学习模型更加快速、简单。

• 时序建模代码示例
  

dataset = TSDataset.load_from_dataframe(df, **kwargs)
mlp = MLPRegressor(in_chunk_len = 7 * 24, out_chunk_len = 24)
mlp.fit(dataset)

兼容第三方库，机器学习模型也能高效利用

P addleTS默认集成了sklearn、pyod等第三方库，解决了传统机器学习方法不能直接用于时序数据，且建模过程复杂等问题。 开发者通过几行代码即可实现传统机器学习的调用，搭配PaddleTS中丰富的建模全流程工具，充分满足个性化需求。

• 时序预测代码示例
  

ts_forecasting_model = make_ml_model(sklearn.linear_model.LinearRegression, in_chunk_len=16, out_chunk_len=1)
ts_forecasting_model.fit(tsdataset)
res = ts_forecasting_model.predict(tsdataset)

• 时序异常检测代码示例
  

ts_anomaly_model = make_ml_model(pyod.models.knn.KNN, in_chunk_len=16)
ts_anomaly_model.fit(tsdataset)
res = ts_anomaly_model.predict(tsdataset)

时序专属的自动建模与集成预测器 策略更优、操作更简单

PaddleTS将传统的自动建模和集成学习工具进行改良优化，针对时序场景重新设计了更加便捷的建模工具。

自动建模AutoTS ：在该模块中内置了默认搜索空间、超参优化算法、重采样策略与参数评估策略，开发者仅需 2行代码 即可完成自动建模的主体训练流程定义。

• AutoTS功能代码示例
  

autots_model = AutoTS(MLPRegressor, 96, 24)
autots_model.fit(tsdataset)

集成预测器Ensemble ：该模块采用集成学习的思想，提供两种集成预测器，开发者通过简单的操作即可把多个PaddleTS预测器集合成一个，满足多数场景下的集成需求。

• Ensemble功能代码示例
  

ensemble_model = StackingEnsembleForecaster(96,24,estimators=[(NHiTSModel, nhits_params),(RNNBlockRegressor, rnn_params), (MLPRegressor, mlp_params)])
ensemble_model.fit(ts_train, ts_val)

速度快、效果优

PaddleTS基于飞桨框架，对数据加载、模型训练、模型预测等核心环节精心打磨优化，效率相比同类开源产品有非常大的优势。

训练环境：GPU CUDA 11.2，设备 NVIDIA A30

指标说明：MAE，即绝对平均误差，它表示预测值和观测值之间绝对误差的平均值，越小则预测效果越好

此外，相较于同类产品，使用PaddleTS中的AutoTS自动建模工具可以取得更优的建模效果，在大多数情况下优于专家经验调参。

WTH数据集：包含2010年至2013年4年间近1600个美国地区的当地气候数据

*利用默认的TPE算法，运行50次参数试验

PaddleTS直播课预告

11月8日（周二）19:00 ，百度资深工程师将为大家深度解析 时序建模算法库PaddleTS ，欢迎大家 扫描海报二维码 报名直播课，与各位开发者进行技术和业务深度交流！

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