神经先知根本不预测？

Question

我正在尝试预测进入某个海滩的顾客数量。因此，数据中的数字往往会波动，并且希望使用 Neural Prophet 来预测未来的客人。然而，根据我的神经先知模型的当前设置，该模型根本无法预测原始数据中的最终日期，即使对于其他参数它确实预测，只是不准确。

以下是预测结果（虚线）与原始结果（实线）的对比：

我特意要求预测未来 100 天，但根本没有显示。 这是我的模型设置：

 model = NeuralProphet(
        #growth="off",  # Determine trend types: 'linear', 'discontinuous', 'off'
        # changepoints=None, # list of dates that may include change points (None -> automatic )
        n_changepoints=0,
        # changepoints_range=0,
        # trend_reg=0,
        # trend_reg_threshold=False,
        # # seasonality_reg=1,
        # # d_hidden = 0,
        n_lags=10,
        # # num_hidden_layers=0,     # Dimension of hidden layers of AR-Net
        # # ar_reg=None,  # Sparcity in the AR coefficients
        learning_rate=0.01,
        epochs=100,
        normalize="auto",  # Type of normalization ('minmax', 'standardize', 'soft', 'off')
        impute_missing=True,        
        yearly_seasonality=True,
        weekly_seasonality=False,
        daily_seasonality= False,
        seasonality_mode="multiplicative",
        loss_func="MSE",
    )

    # Fit the model to the training data
    model.fit(data,freq="D")  
    future = model.make_future_dataframe(data, periods=1000,n_historic_predictions=len(data))
    forecast = model.predict(future)

Answer 1

我有基本上相同的问题，这是由于新的更新0.6.2、0.5.1工作正常，但基本上新版本似乎有点坏。我知道问题是由于参数 n_lags 造成的，它基本上试图“向后”预测。

你可以检查这个iusse： https://github.com/AlbertoAlmuinha/neuralprophet/issues/8

基本上，您必须在数据帧中添加 n_lags 数量的行，或者返回到 0.5.1。