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循环神经网络用于时间序列趋势检测的实证研究

机器学习 2021-10-22 v2 统计金融机器学习

作者: Alexandre Miot , Gilles Drigout

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摘要

在含噪时间序列中检测结构是一项困难的任务。一个直观的特征是趋势的概念。基于理论提示并使用模拟时间序列，我们实证研究了标准循环神经网络（RNNs）检测趋势的效率。我们展示了某些标准RNN结构相对于各种其他估计量的整体优越性与通用性。这些RNN可用作构建更复杂时间序列趋势估计量的基本模块。

关键词

循环神经网络趋势检测时间序列实证研究模拟数据噪声

引用

@article{arxiv.1912.04009,
  title  = {An empirical study of neural networks for trend detection in time series},
  author = {Alexandre Miot and Gilles Drigout},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1912.04009},
  year   = {2021}
}