如何在NeuralProphet中使用深度学习改进时间序列预测？

NeuralProphet是Facebook开源的一个基于深度学习的时间序列预测库，它结合了Prophet模型（一种线性加季节性模型）和深度学习技术。如果你想在NeuralProphet中利用深度学习改进预测，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装和导入库**：首先，你需要安装` fbprophet` 和 `facebookresearch prophet`，以及用于深度学习的库如`Keras` 或 `PyTorch`。

pip install fbprophet
pip install facebookresearch-prophet

2. **加载数据**：像Prophet一样，需要提供日期和数值列作为输入。可以使用`pandas`处理数据。

df = pd.read_csv('your_data.csv')
df['ds'] = df['date_column']
df['y'] = df['value_column']

3. **创建模型实例**：在初始化`Prophet`的基础上，添加神经网络层。例如，你可以使用`add_regressor`函数添加自变量，并通过`build_model`函数构建包含NN的模型。

from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation

model = Prophet()
model.add_regressor('regressor_column')
nn_model = model.build_model(deep_learning=True)

4. **训练模型**：使用`fit`函数训练包含深度学习部分的模型。

nn_model.fit(df)

5. **交叉验证**：为了评估模型性能，可以使用交叉验证功能。

cv_results = cross_validation(nn_model, df, horizon='1 period', verbose=False)

6. **预测**：最后，你可以使用`predict`函数生成预测结果，这将包括基本的Prophet预测加上深度学习增强的部分。

future = model.make_future_dataframe(periods=forecast_length)
forecast = nn_model.predict(future)