N-BEATS可解释配置

概述

N-BEATS的可解释配置是该模型的一个运行模式，通过将不同的栈赋予明确的语义角色来实现模型的可解释性。

关键内容

1. 趋势栈（Trend Stack）：
2. 基函数被约束为低阶多项式
3. 输出被表示为多项式系数与时间幂次向量的线性组合

4. 只能生成平滑的趋势曲线：单调增长、单调下降或缓慢弯曲的走势

5. 季节性栈（Seasonality Stack）：

6. 基函数被约束为傅里叶级数，即正弦和余弦函数的线性组合

7. 专门负责捕捉数据中的周期性波动：每周的销售规律、每年的温度循环等

8. 设计意义：

9. 直接来源于经典时间序列分解思想
10. 通过基函数约束，让神经网络自动完成趋势、季节性和残差的分解
11. 每个成分都可以单独可视化和分析
12. 预测精度仅略低于通用配置，但获得极高透明度

来源

• 14-nbeats-2019-neural-basis-expansion.md — 详细介绍可解释配置的设计和原理

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