시계열 예측에 사용할 수있는 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?

현재 시계열 예측 (특히 Forex)을 가지고 놀고 있습니다. Forex 예측에 적용되는 에코 상태 네트워크에 대한 과학 논문을 보았습니다. 이 목적을위한 다른 좋은 기계 학습 알고리즘이 있습니까?

시계열에서 "유익한"패턴을 추출하는 것도 흥미로울 것입니다.

다음은 시계열 예측에서 기계 학습의 사용을 조사하는 세 가지 설문 조사 보고서입니다.

• Ahmed, Atiya, El Gayar 및 El-shishiny의 "시계열 예측을위한 기계 학습 모델의 실험적 비교"는 다음을 포함한 여러 기계 학습 알고리즘의 실험적 비교를 제공합니다.

"... 다층 퍼셉트론, 베이지안 신경망, 방사형 기저 함수, 일반화 된 회귀 신경망 (커널 회귀라고도 함), K- 최근 접 이웃 회귀, CART 회귀 트리, 벡터 회귀 및 가우시안 프로세스."

• Krollner, Vanstone 및 Finnie의 "머신 러닝 기술을 이용한 재무 시계열 예측 : 설문 조사" :

"... 인공 신경망 (ANN)이이 분야에서 지배적 인 머신 러닝 기술입니다."

• Bontempi, Ben Taieb 및 Le Borgne의 "시계열 예측을위한 기계 학습 전략" 은 다음 세 가지 측면에 중점을 둡니다.

"... 1 단계 예측 문제를지도 학습 과제로 공식화하고, 시간적 데이터를 처리하기위한 효과적인 도구로서의 로컬 학습 기술에 대한 논의와 1 단계에서 여러 단계로 이동할 때 예측 전략의 역할 단계 예측. "