PaddleX 场景实战：PP-TS 在电压预测场景上的应用
时间序列是按照时间发生的先后顺序进行排列的数据点序列，简称时序。时间序列预测即运用历史的多维数据进行统计分析，推测出事物未来的发展趋势。时间序列预测是最常见的时序问题之一，在很多行业都有其应用，且通常时序预测效果对业务有着重大影响。例如：
零售企业： 预测产品销量，可以为企业备货、配送、运营策略的制定提供有效依据，显著降本增效；
电网公司： 预测发电量与用电量，可以使电网的调度更加合理化，发挥最大效能；
制造企业： 提前预测生产设备可能发生的故障，可以提前预警、维修，降低停工造成的损失；
新能源车企： 实时预测电池剩余电量、预测剩余寿命，可以更经济、更合理的使用车辆；
金融领域： 利率、股票、现金流、外汇等走势预测都对经济产生重大影响。
为加快企业智能化转型进程，降低时序技术应用门槛，飞桨持续进行产品技术打磨，推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型 PP-TS，在电力场景数据集上经过验证，精度提升超 20%。PP-TS 目前已正式上线飞桨 AI 套件 PaddleX，源码全部开放！您可以在 AI Studio（星河社区）云端或者 PaddleX 本地端尽情探索，灵活选择工具箱或开发者模式，尝试结合到真实的业务场景中去。
注：在工具箱模式中，您只需提供一个场景下的历史数据，PP-TS 就能为您准确预测出该场景下未来一段时间内的数据情况。除 PP-TS 外，飞桨也提供了 8 种业界领先的时序预测方法，即 TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer 和 XGBoost 以便您对比使用。
精彩直播预告
为了让广大开发者和企业更详细了解以及便捷地应用 PP-TS，百度高级工程师孙婷将于 10 月 25 日（周三）20:30 为大家带来一期精品课程，深度解析时间序列预测技术和适用场景，更有基于 PaddleX 中高精度 PP-TS 模型完成电压时序预测的实战教学。未来，我们也将持续为广大开发者和企业带来飞桨 AI 套件 PaddleX 中精选模型技术详解与场景范例，敬请期待！
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基于 PaddleX 的时序预测项目实战教学
PP-TS 整体介绍
随着 5G 时代的到来，企业逐步进入数字化转型新阶段，面临越来越多复杂时间序列预测场景，如设备剩余寿命预测、电力负荷预测等。在复杂时序预测场景下，长时序、多变量、非平稳等特性严重影响模型预测的精度，对时序预测任务提出了更高的要求。因此我们基于启发式搜索和集成方法研发的时序预测模型 PP-TS，能够根据不同场景自适应的选择模型，并通过模型融合助力预测更加准确。 整体的技术框架图，如下图所示：
PP-TS 主要从三个角度进行了深入探索，主要包括：
基础单模型： 深度模型一般拟合能力强，Transformer-based 方法善于捕捉长期依赖，而机器学习方法具有更好的可解释性，PP-TS 选择了前沿深度模型和传统方法的结合，包含 TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer 和 XGBoost。
启发式搜索： 将单模型是否被选择建模成 0/1 问题，通过遗传算法，对选择的组合进行精度评估，通过选择交叉变异进化，筛选最优组合。
模型集成： 将被选择的模型进行集成，结果融合，得到精度最佳的方法。
如何创建 PP-TS 模型产线
飞桨 AI 套件 PaddleX 已上线飞桨 AI Studio 星河社区，大家可通过项目大厅进入到 PaddleX 官网，在精选模型库中选择 PP-TS，创建属于你自己的 PP-TS 模型产线。
飞桨 AI Studio 星河社区官网：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区
加入星河共创计划
成为文心生态伙伴除了可以更便捷地开发 AI 模型和应用外，星河共创计划为企业提供了企业扶植和商业收益的机会。
1.有意向基于文心大模型（ERNIE Bot SDK、文心一言等）共创应用和插件，可以获取百亿流量、项目奖金等福利。
2.基于文心大模型和 PaddleX（飞桨 AI 套件）共创应用上线至星河社区，可以拟定应用价格，开放给其他用户购买，获得应用收入分成。
通过星河共创计划，成为文心生态伙伴，助力企业快速实现行业痛点解决、大模型业务落地、客户拓展和商业收入。我们期待与您携手，发掘更多经典场景案例！
相关地址直达：
1.飞桨 AI 套件 PaddleX 中的 PP-TS：
2.PaddleX 官网：
3.PaddleX 官方频道：
4.PaddleX 共创方案：
https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/pll1ysj35
5.PaddleX 使用文档：
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【飞桨PaddlePaddle】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/b7fef158c6b852053b3f6f4e2】。文章转载请联系作者。
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