Ein Vergleich zwischen Long Short-Term Memory und Prophet für Zeitreihenanalyse und Prognosetechniken

Die Zeitreihenanalyse und Prognose sind für viele Branchen von entscheidender Bedeutung, wie z.B. Ressourcenmanagement, Wirtschaft und Wettervorhersage. Die Fähigkeit von Deep-Learning-Ansätzen, insbesondere Netzwerken, die auf Long Short-Term Memory (LSTM) basieren, komplexe zeitliche Korrelationen zu erfassen, hat in letzter Zeit zunehmend an Beliebtheit gewonnen. Darüber hinaus haben konventionelle statistische Techniken wie Prophet aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Interpretierbarkeit breite Akzeptanz gefunden. In dieser Studie werden die Vorhersage- und Zeitreihenanalysefähigkeiten von Prophet und LSTM untersucht. Wir bewerten die Effektivität dieser Methoden anhand empirischer Daten, wobei wir Präzision, Rechenökonomie und Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass LSTM-Netzwerke hervorragend darin sind, komplexe Muster und langfristige Abhängigkeiten zu erfassen, jedoch erhebliche Datenvorverarbeitung und Feinabstimmung benötigen. Prophet eignet sich besser für Szenarien mit großen periodischen Komponenten, die eine schnelle Prototypenerstellung und Berichterstattung erfordern, da es einen unkomplizierteren Modellierungsansatz bietet, der Saisonalität und Feiertagsunterstützung berücksichtigt. Die Einzelheiten des Prognoseproblems und die verfügbaren Ressourcen für die Modellkonstruktion und -schulung bestimmen letztlich, welches der beiden Systeme, LSTM oder Prophet, besser geeignet ist.