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基于自动编码器的时间序列预测混合模型
文献摘要：
时间序列预测目前在众多领域有着广泛应用.如果可以准确估计事件或指标的未来发展,它可以帮助人们做出重要的决定.然而对不同时间序列建立模型并准确预测已成为最具挑战的应用之一.因此,本文提出了一种新颖的混合多步预测模型,称为SSA-ConvBiAE.首先,通过奇异谱分析(SSA)将原始数据分解为不同的趋势分量.其次,设计了新的基于卷积长短期记忆(ConvLSTM)和双向门控循环单元(BiGRU)的自动编码器网络结构.最后,将不同的分量分别输入到对应的自动编码器中进行训练和预测并求和预测结果.为了评价模型的预测性能,在真实的供水数据集和公开的时间序列数据集上进行了实验,实验结果表明,模型的预测结果优于基线方法.本文已在网站上发布了源代码.
文献关键词：
时间序列预测;混合模型;奇异谱分析;数据分解;自动编码器
中图分类号：
作者姓名：
路强;滕进风;黎杰;凌亮;丁超;黄健刚
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;黄山旅游集团水电开发有限公司,黄山245899;南京航空航天大学经济与管理学院,南京211106
文献出处：
引用格式：
[1]路强;滕进风;黎杰;凌亮;丁超;黄健刚-.基于自动编码器的时间序列预测混合模型)[J].计算机系统应用,2022(07):55-65
A类：
ConvBiAE
B类：
自动编码器,时间序列预测,混合模型,助人,建立模型,准确预测,多步预测,SSA,奇异谱分析,原始数据,数据分解,长短期记忆,ConvLSTM,双向门控循环单元,BiGRU,别输,预测性能,供水,时间序列数据,站上,源代码
AB值：
0.261638
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