Python与时间序列预测：如何使用PyTorch Forecasting进行深度学习预测 大家好！今天我们将深入探讨如何使用 PyTorch Forecasting 库进行深度学习时间序列预测。时间序列预测在各个领域都至关重要，例如金融、销售预测、能源需求预测等。传统的统计方法，如ARIMA模型，在某些情况下表现出色，但当数据复杂且非线性时，深度学习模型往往能取得更好的效果。PyTorch Forecasting 提供了一个高级接口，简化了使用 PyTorch 构建和训练各种时间序列模型的流程。 1. 为什么选择 PyTorch Forecasting? PyTorch Forecasting 具有以下几个关键优势： 易用性： 提供高级 API，简化了模型构建、训练和评估过程。 灵活性： 基于 PyTorch 构建，可以自定义模型结构和训练流程。 可解释性： 提供工具来分析模型预测的原因和影响因素。 多种模型： 支持多种深度学习模型，例如 Temporal Fusion Transformer (TFT)，N-BEATS， DeepAR等。 内置数据处理： 提供了处理时间序列数据的常 …