咱今天就来聊一下那个RNN时间序列预测模型构建这RNN，也就是循环神经网络，在深度学习领域那可是进行时间序列预测的有效方法所谓时间序列预测问题，就是给定这么一个时间序列，咱的目标是依据过去的序列情况去预测未来值
传统的RNN有它的能耐，像LSTM、GRU这些，特别擅长去学习时间序列里的时序依赖。打个比方说它们能敏锐地捕捉到序列里前后的关联！可要是遇上特别长的序列，它就存在个大问题，会出现梯度消失！那时候就觉得有点力不从心
不过，还有一种神经网络是CNN，这玩意能并行处理数据！能很快地把数据一块一块拿来处理，然后捕捉局部模式，像啥趋势、周期性变化这些内容，都能被它顺藤摸瓜给找出来！这就是CNN的本事！所以，要是把这CNN和RNN结合在一块儿，它们就可以相辅相成，在模型性能上肯定是一把好手，可以更强些
下面来看看这个构建RNN时间序列预测模型大致的流程是啷个样子从整体来看首先是拿到原始序列X，然后就可以通过CNN给整成局部特征序列C，然后这特征序列C就轮到RNN大显身手，经过RNN就得到表示hT ，再到全连接这里鼓捣一下，最后得到预测值哇了！
详细分开来说，步骤那可就要细细数好！先是卷积特征提取这一步。这 CNN在这里面的任务可不轻松它呀主要就是负责提取局部的时间序列特征。不管这些序列里是周期特征、趋势特征经过它这么一弄，就能把特征紧紧抓在手里！也就是说，它就像个勤劳的小侦探，去找出那些潜藏的局部信息
接着就是RNN时序建模这一步。这可是RNN大放光彩的地方刚经过CNN得到那局部特征序列C被交到RNN手里。 RNN就开始好好梳理这些特征里蕴含的的时序信息，去建立长期依赖关系！比如说序列前面和后面存在跨周期的关联呀，那RNN都能通过耐心地梳理给找出来，去追踪这么一种依赖情况！它强大得就像一个“时光穿梭机”，能在序列的时空隧道里搞清楚过去和未来的千丝万缕的联系
然后就到输出层预测这一步。当RNN梳理好了并做了表示hT后 ，最后要做的就是通过全连接进入到输出层去弄出预测值！输出层这里就要把从前面一系列得到的所有信息整合起来，变成咱们最终期待看到需要的预测结果！它就像一个会总结的大师，把前面各部分获得的数据信息组装，摇身一变生成对时间序列未来值的精准推测
再来说说损失函数与优化这方面哪！通常构建模型后，得有办法去知道这个模型好坏如何！这里一般我们会用均方误差也就是MSE作为损失函数。它就是衡量一下预测值跟真实值差距到底有多大，如果最后差距小，那就说明咱的模型表现挺行！然后通过反向传播梯度下降这种方法去训练整个模型！这个模型包含了CNN、RNN还有输出层！这里还要再提一嘴！在这个过程中通常大伙都喜欢用Adam优化器，因为它能比较聪明地去做优化咧，在训练时发挥关键的效能
这RNN和CNN单独分开的时候各有千秋！ CNN的优势那可是很明显它擅长干啥？提取局部特征，不管这局部信息特征是隐藏在小区域还藏在哪旮旯，那都能立马给捞出来！而且它有能耐进行快速并行计算！像很多电脑有好几个核心处理器呀，那么它就能使几个核心处理器一块儿来工作，迅速整理，就像一群勤劳的蜜蜂一起采集花蜜，效率超快的
RNN呢 它的强项体现在能够好好的处理好序列中长期依赖关系就例如序列里好早之前的某一个特征会对后面很久的阶段还有影响，RNN就能够成功去捕捉到并且进行建模起来！一旦把CNN和RNN相结合了。那这模型捕捉信息本事就贼拉大提升！既可以抓住局部规律，也可以抓住全局情况 同时有能力抓住局部 – – 整体依赖关系！模型预测性能那是飕飕的往上升这在时间序列预测问题当中，你需要分析局部周期性、全局趋势等等，两个一结合处理这些简直小菜一碟
咱再来说说一些常见的疑问给大家仔细掰开说一说！比如有人问，为什么不单纯只用RNN？其实，单单只用RNN面对长的序列梯度消失问题很突出！当数据量过大或者预测时间段变长，它对完整趋势判断就会像打折扣一样，可能不准！而加上CNN就能够发挥 CNN那并行计算、抓局部的本事，和RNN形成互补。
还有人问在实际操作中怎样确定CNN和RNN中间的数据形式呀 ？一般情况通常呀要根据你自己处理的时间序列特点决定！比如要是时间序列局部周期性特点明显，那可以适当调CNN部分卷积数量、步长这些参数要结合多次尝试才可以确定最合理最优的一个数据传导形式！
当然！这个结合CNN和RNN的时间序列模型其实适用范围也很广大在自然科学研究里要是碰到气候气象预测 就可以用这个模型！预测天气数据会更精确在经济学当中预测市场商品销售走势，啥股票价格走势等等这些也可离不开这个模型！很多好多内容都可以被运用于很多领域。我打心眼里感觉将它们二者相结合就是现代时间序列分析当中的超棒方法！为我们更好洞悉理解并把控隐藏客观规律做出了大的贡献嘞那真可谓说让我们在和变化无穷时间的较量里逐渐可以胜利在握哇……
