综述：神经网络架构在时间序列预测中的性能分析：RNN、LSTM、GRU及混合模型的比较研究

《MethodsX》：Performance Analysis of Neural Network Architectures for Time Series Forecasting: A Comparative Study of RNN, LSTM, GRU, and Hybrid Models

时间序列预测中九种神经网络架构的基准测试表明，LSTM混合模型（如LSTM-GRU、LSTM-RNN）在太阳黑子、COVID-19和溶解氧数据集上均表现出最优的稳定性和准确性，但统计检验未显示显著差异。研究采用蒙特卡洛模拟100次评估，发现单模型（如RNN）误差较大且波动显著，而混合架构通过参数协同优化提升了鲁棒性。尽管无统计学显著性，LSTM-RNN在计算效率与性能间取得平衡，建议作为通用时间序列分析的首选方案。

　　时间序列预测是许多领域中不可或缺的重要任务，包括但不限于医疗健康、天文学和工程领域。随着数据量的不断增长和计算能力的提升，传统的统计方法在面对复杂、非线性和高维度的数据时逐渐显现出局限性。因此，神经网络作为一种强大的非线性建模工具，已经成为时间序列预测中的主流选择。在众多神经网络模型中，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）因其在处理序列数据和捕捉长期依赖关系方面的能力而受到广泛关注。然而，这些模型在实际应用中的表现存在一定的随机性，这主要源于随机权重初始化对模型性能的影响。这种随机性可能会影响模型的可靠性和一致性，从而对时间序列分析结果的稳定性提出挑战。

为了更好地评估这些模型在不同应用场景下的表现，本研究采用了一种系统性的方法，对九种神经网络架构进行了全面的基准测试。这九种架构包括传统的RNN、LSTM和GRU，以及六种混合型架构：RNN-LSTM、RNN-GRU、LSTM-RNN、GRU-RNN、LSTM-GRU和GRU-LSTM。通过在三个实际数据集上的实验，我们希望能够揭示不同模型在处理复杂时间序列数据时的相对优势和潜在劣势，为模型选择提供基于证据的指导。

实验数据涵盖了三个不同领域的数据集：太阳黑子活动、印度尼西亚的新冠病例数据以及溶解氧浓度测量。这些数据集各自具有不同的时间特性，例如太阳黑子数据表现出周期性特征，新冠病例数据则呈现出复杂的波动模式，而溶解氧浓度数据则包含显著的初始波动和随后的趋势变化。通过使用蒙特卡洛模拟方法，我们对每个模型进行了100次独立的训练和测试，以评估其在不同随机初始化下的表现。这种方法能够提供更为全面的性能评估，从而更准确地反映模型在实际应用中的可靠性和稳定性。

在实验过程中，我们采用了多种性能评估指标，包括平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE），同时还考虑了计算效率。这些指标有助于从不同角度衡量模型的预测能力和资源消耗。通过使用Friedman检验，我们对模型在不同数据集上的表现进行了统计分析，以判断是否存在显著的性能差异。Friedman检验的结果显示，尽管某些模型在某些指标上表现优于其他模型，但整体来看，这九种架构之间并没有显著的性能差异。这一发现表明，模型选择应更多地依赖于实际应用场景的需求，而非单纯的统计性能比较。

然而，尽管Friedman检验未发现显著差异，但描述性分析显示，某些混合型架构在多个数据集上表现更为一致和稳健。例如，LSTM-GRU和LSTM-RNN在多个评估指标上均表现优异，其中LSTM-RNN在太阳黑子和溶解氧浓度预测中表现出色，而独立的LSTM模型则在新冠病例预测中达到了最佳效果。这些结果为不同应用场景下的模型选择提供了实践上的建议。尽管统计上没有显著差异，但混合架构在处理复杂时间序列时展现出更高的稳定性，这在实际应用中尤为重要。

在分析过程中，我们还注意到，RNN在所有数据集上的表现相对较差，特别是在预测准确性和稳定性方面。虽然RNN的计算效率较高，但在面对具有复杂依赖关系的时间序列数据时，其性能往往无法达到其他更先进的模型。此外，混合型架构的参数数量通常比单个模型更高，这可能对计算资源提出更高要求，但在实际应用中，这种计算成本往往可以被更高的预测准确性所抵消。

综上所述，本研究通过系统的实验和分析，揭示了不同神经网络架构在时间序列预测中的表现。尽管统计检验未能发现显著差异，但描述性分析和实际应用场景的考量表明，某些混合型架构在多个数据集上表现出更高的稳健性和一致性。这为实际应用中选择模型提供了重要的参考价值。未来的研究可以进一步探讨更复杂的混合架构，以及在不同数据分布下如何优化模型的性能。此外，随着数据量的增加和计算资源的丰富，这些模型在实际应用中的潜力将更加显著。