darts中的时间序列预测：不确定性量化的最新进展-优快云博客

darts中的时间序列预测：不确定性量化的最新进展

【免费下载链接】darts A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/darts

在时间序列预测领域，仅仅提供单一的点预测已经无法满足实际业务需求。决策者更需要了解预测结果的可靠性和潜在波动范围——这就是不确定性量化（Uncertainty Quantification）的核心价值。darts作为Python生态中用户友好的时间序列预测与异常检测库，近年来在概率预测领域取得了显著进展，本文将深入解析其核心技术与实践应用。

概率预测的工程实现架构

darts通过模块化设计实现了概率预测能力，核心组件分布在以下路径：

概率分布模型：darts/utils/likelihood_models/
神经概率模型：darts/models/forecasting/torch_forecasting_model.py
传统统计模型：darts/models/forecasting/exponential_smoothing.py
不确定性评估工具：darts/metrics/metrics.py

这种分层架构使开发者能够灵活组合不同的概率建模策略，从参数化分布到非参数化方法，全面覆盖各类业务场景需求。

参数化概率预测：从理论到实践

参数化方法通过估计概率分布的参数来量化不确定性，darts支持多种经典分布模型：

高斯分布预测

以指数平滑模型为例，通过设置num_samples参数即可生成概率预测：

from darts.datasets import AirPassengersDataset
from darts.models import ExponentialSmoothing

series = AirPassengersDataset().load()
train, val = series[:-36], series[-36:]

model = ExponentialSmoothing()
model.fit(train)
pred = model.predict(n=36, num_samples=500)  # 生成500个样本点

series.plot()
pred.plot(label='90%置信区间', low_quantile=0.05, high_quantile=0.95)

拉普拉斯分布与分位数回归

神经模型可通过指定似然函数灵活切换分布类型，如TCN模型使用拉普拉斯似然：

from darts.models import TCNModel
from darts.utils.likelihood_models.torch import LaplaceLikelihood

model = TCNModel(
    input_chunk_length=30,
    output_chunk_length=12,
    likelihood=LaplaceLikelihood(prior_b=0.1)  # 拉普拉斯分布先验
)
model.fit(train, epochs=400)
pred = model.predict(n=36, num_samples=500)

非参数化方法：分位数回归与蒙特卡洛 dropout

当数据分布未知或呈现多模态特征时，非参数化方法成为更优选择。

分位数回归实现

darts的QuantileRegression类支持任意分位数组合，特别适合极端值风险评估：

from darts.utils.likelihood_models.torch import QuantileRegression

model = TCNModel(
    input_chunk_length=30,
    output_chunk_length=12,
    likelihood=QuantileRegression(quantiles=[0.01, 0.05, 0.5, 0.95, 0.99])
)
model.fit(train, epochs=400)
pred = model.predict(n=36, num_samples=500)

蒙特卡洛 dropout

通过在预测时启用dropout层，可捕获模型不确定性（认知不确定性）：

model = TCNModel(
    input_chunk_length=30,
    output_chunk_length=12,
    dropout=0.1  # 训练时设置dropout率
)
model.fit(train, epochs=400)
pred = model.predict(n=36, mc_dropout=True, num_samples=500)  # 预测时启用MC dropout

回归模型的概率扩展

传统回归模型也能通过darts实现概率预测，以线性回归为例：

from darts.models import LinearRegressionModel

model = LinearRegressionModel(
    lags=30,
    likelihood="quantile",  # 使用分位数回归
    quantiles=[0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95]
)
model.fit(train)
pred = model.predict(n=36, num_samples=500)

不确定性量化的评估指标

darts提供了完整的概率预测评估工具集，位于darts/metrics/metrics.py，核心指标包括：

连续排序概率得分（CRPS）：综合评估整个预测分布的准确性
分位数损失（Quantile Loss）：评估特定分位数的预测精度
预测区间覆盖率（PICP）：验证预测区间包含真实值的频率

from darts.metrics import crps_score, quantile_loss

crps = crps_score(val, pred)
ql = quantile_loss(val, pred, quantile=0.95)
print(f"CRPS: {crps:.4f}, 95%分位数损失: {ql:.4f}")

生产环境部署最佳实践

在实际应用中，建议采用以下策略：

模型选择指南：
- 短期预测：优先考虑TCN+分位数回归
- 中长期预测：NHiTS模型配合高斯似然
- 低计算资源场景：LinearRegressionModel(likelihood="quantile")
样本数量配置：
- 可视化展示：100-500个样本
- 精确统计分析：1000-2000个样本
评估周期：
- 每日监控CRPS指标漂移
- 每周重校准分位数阈值

darts通过统一的API设计降低了概率预测的工程门槛，同时保持了学术研究所需的灵活性。无论是金融风险评估、供应链库存优化还是能源需求预测，这些工具都能帮助决策者在不确定环境中做出更稳健的选择。

【免费下载链接】darts A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/darts

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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