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Transformer-based deep learning models for retail forecasting
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Authors
Abstract(s)
Esta dissertação explora o desempenho de modelos avançados baseados em Transformer para a previsão de séries temporais, com o objetivo de colmatar a lacuna entre os avanços teóricos e as suas aplicações práticas no mundo real. Utilizando o conjunto de dados da competição M5 - que contém mais de 30.000 séries temporais derivadas de dados de vendas em várias categorias de produtos e regiões geográficas -este estudo compara seis modelos Transformer principais: Vanilla Transformer, Autoformer, ETSFormer, Informer, NSTransformer e Reformer. A avaliação foca-se naprecisão da previsão, eficiência computacional e robustez, todos fatores críticos para a implementação prática em ambientes reais.
O estudo segue uma abordagem sistemática que envolve uma análise aprofundada das variáveis explicativas, técnicas de pré-processamento e uma afinação extensiva dos hiperparâmetros. Foram utilizadas estratégias avançadas de otimização para identificar as configurações ótimas dos modelos, garantindo um equilíbrio entre o desempenho preditivo e as exigências computacionais. Os modelos foram avaliados com base em métricas tradicionais de previsão pontual, como o Mean Absolute Scaled Error e o Normalized Root Mean Squared Error, juntamente com métricas probabilísticas como a Mean Weighted Quantile Loss e a Mean Absolute Error Coverage, de forma a captar tanto a precisão preditiva como a capacidade dos modelos para gerir a incerteza.
Os resultados evidenciam avanços significativos na precisão e robustez dos modelos baseados em Transformer. Os modelos Vanilla Transformer, NSTransformer e ETSformer destacaram-se pela sua capacidade de captar padrões temporais complexos, sem dados adicionais. A análise enfatiza ainda o papel crucial da incorporação de variáveis explicativas e da afinação dos hiperparâmetros para a melhoria dos resultados dos modelos. Foram examinados, os compromissos entre a complexidade do modelo e a eficiência computacional, proporcionando uma perspetiva detalhada sobre a viabilidade prática de implementar estes modelos em contextos operacionais de larga escala.
Em última análise, esta investigação oferece uma visão abrangente dos pontos fortes e dos desafios dos modelos Transformer na previsão de séries temporais.
Description
Keywords
Transformer models Retail forecasting Deep learning Time series analysis Modelos transformers Previsão de retalho Análise de séries temporais