作者： 郑晓晴

TensorFlow1.3版本引入了一个TensorFlow Time Series模块，专门设计了一套针对时间序列预测问题的API。看了AR模型和LSTM模型做时间序列预测的代码，想到刚学完的随机过程书上有AR模型的推导过程，就去看了看AR模型的推导过程。但是还有一些疑问: 1.数学方法和神经网络方法做时间序列预测的优劣，比如，准确度，复杂度。 2.AR模型中有一个序列周期的参数，AR模型需要确定输入序列的周期性吗？ 3.lstm模型代码中，只设定了batch中序列的总长度，没有划分输入序列的长度和预测序列的长度。这可能需要通过阅读源码解决。 这些还需要今后更多的深入学习和实验去理解。 ...

这周只帮师兄画了一个图，就准备随机过程的考试了。随机的过程用数学方式去描述的方法很有意思，今后能怎样使用也让我很感兴趣。接下来的一段时间要常驻课题室，跟上脚步。 ...

上周进行了组会的报告，虽然做了30页的ppt，但是还是讲的太快了。之后要更注重节奏的把控，中间也应该停顿下跟大家多交流下。 组会讨论到梯度消失的问题，我觉得还是应该去从公式推导中找到问题，之前总是很抵触公式，还是应该耐下心去理解公式。 ...

1.摇荡预测项目启动，之后要积极努力去学习，多去课题室。 2.之前总是一天做一件事，拖拖拉拉，心态也很怠慢。现在想把一天的时间分块，每块时间做计划的事，做事效率也要提高。 ...

1.完成了现代信号处理讨论课后，看了几篇时间序列预测的论文，都是说自己的方法比传统的方法效果好。 2.考试要来了，要开始复习了。 ...

1 跟明贤师兄查了很多传感器参数，汇总成了表格。 2 最近一直在弄现代信号处理讨论课，题目是基于切片的字典学习。 ...

1 这周主要在查一些惯导和电脑之类的报价等问题，第一次做也是趟着水过河。 2 去蹭了计算机应用大会，了解了下大家在这个领域在做什么。第一次参加这样的活动还是挺有意义的。 ...

1.lstm做时间序列预测的程序代码可以跑了跑，基本可以看懂。但是还没有很好地理解lstm模型如何从数据中学习，然后做出预测，目前正在理解公式。 2.简单看了看多输入lstm时间序列预测。 3.第10周有些课要结课，追了追进度。 ...

看了lstm实现时间序列预测的代码，正在理解lstm代码原理是如何实现预测的。 ps:感觉一直没有一个很好的状态，一整天没有意义的时间太多了，要做好规划，严格执行。 ...

老师安排了任务，随着后续的跟进，一定会暴露出越来越多的自身的不足和漏洞，需要更多付出和努力。 ...