Python有类似于R包forecast中的nnetar模型吗？

Question

R语言中的'forecast'包提供了nnetar函数，使用单隐藏层前馈神经网络进行时间序列预测。

现在我想使用Python进行类似的分析。我希望使用不需要像深度学习那样复杂的神经网络模型。对于我的情况，也许2个层和几个节点就足够了。

因此，Python是否有简单神经网络模型的模型可以用于像nnetar这样的时间序列分析？如果没有，该如何解决这个问题？

- Feng Chen

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我也有同样的问题。 - Andrii

这是你要找的吗？https://chandlerzuo.github.io/blog/2017/11/darnn - pete_999999999

不是很需要...这是深度学习算法。我的情况并不需要如此复杂的模型。只需要几层就足够了。 - Feng Chen

Answer 1

任何使用1个或多个隐藏层的NN模型都是多层感知器模型，因此对于这种情况，将其扩展到N层是微不足道的。因此，您选择的任何库都将支持它。我猜您没有选择像pytorch/Tensorflow之类的复杂库是因为它们的大小。

1. Tensorflow确实有TF-Lite，可以用于较小的IOT设备。
2. Sklearn确实有 MLPRegressor，可以训练NN，如果您更喜欢这种方式。
3. 您始终可以编写自己的模型。有很多使用numpy的示例，对于CPU计算来说非常快速。（我猜单隐藏层NN将更多地受限于内存而非计算）
4. 使用另一个ML算法。单隐藏层NN的性能远不如其他更简单的算法。

如果有其他原因不使用标准库（例如tensorflow/pytorch），则应提到它们。

- Niteya Shah