差分是一种通过消除趋势或季节性来使时间序列平稳的技术。它涉及从前一个观察值中减去一个观察值。例如，如果原始级数为 [100，120，130，150]，则第一差分级数变为 [20，10，20]。这个过程是应用像ARIMA这样需要平稳性的模型的关键。平稳性意味着时间序列在时间上具有恒定的均值，方差和自相关性。许多真实世界的数据集，如销售或温度数据，都有需要差异来稳定它们的趋势。没有平稳性，模型预测可能不准确。差分可以应用多次，但应避免过度差分，因为它会将噪声引入数据。检查绘图或执行诸如Augmented dickey-fuller (ADF) 测试之类的统计测试可以帮助确认差异是否足够。例如，显示下降趋势的时间序列可能需要一阶差分，而季节性模式可能需要季节性差分。
加法和乘法时间序列模型之间有什么区别？
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跳过连接，也称为残余连接，是绕过神经网络中一个或多个层的快捷方式。它们解决了梯度消失等问题，并能够训练更深入的网络。在ResNet中引入的跳过连接允许模型学习标识映射。
通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层，跳过连接保留原始信息并使优化