典型文献
基于条件生成对抗网络的深度点过程二次预测
文献摘要：
结合深度神经网络和时序点过程的深度点过程模型在进行时间预测时,会因模型本身系统误差和数值计算精度不足而导致预测值序列中存在较大偏差.为提高预测精度并有效避免模型调优同时降低数值误差,建立一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的深度点过程二次预测模型,在深度点过程初次预测值序列的基础上进行二次预测.假设初次预测偏差来自时序点过程分布上的差异,利用CGAN对分布的变换能力来修正初次预测值序列分布为原始时序点过程序列分布,从而降低预测值序列误差.在流程上,将初次预测值序列输入生成器生成伪值序列,将伪值序列与对应的真实值序列输入判别器中判别真假,经过对抗训练得到对初次预测值序列具备修正能力的生成器.同时,为增强CGAN对时序点过程数据的匹配度,在其结构上采用CGAN+LSTM的形式,同时改进损失函数为时序点过程Wasserstein距离的对偶形式及其1-Lipschitz约束.实验结果表明,该模型具有较高的时间预测准确度,二次预测值序列的均方误差相较初次预测值序列平均降低77％以上.
文献关键词：
深度点过程;二次预测;条件生成对抗网络;Wasserstein距离;1-Lipschitz约束
中图分类号：
作者姓名：
卞玮;李晨龙;侯红卫
作者机构：
太原理工大学 数学学院,太原 030000
文献出处：
引用格式：
[1]卞玮;李晨龙;侯红卫-.基于条件生成对抗网络的深度点过程二次预测)[J].计算机工程,2022(12):127-133
A类：
深度点过程,CGAN+LSTM
B类：
条件生成对抗网络,二次预测,深度神经网络,过程模型,时间预测,系统误差,计算精度,大偏差,调优,预测偏差,生成器,真实值,判别器,真假,对抗训练,练得,过程数据,匹配度,损失函数,Wasserstein,对偶,Lipschitz,预测准确度,均方误差
AB值：
0.191783
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