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| 融合序列分解与时空卷积的时序预测算法 | |
| 作者姓名： | 金苍宏 董腾然 陈天翼 吴明晖 李国军 周胜利 |
| 作者单位： | 浙大城市学院,浙江杭州310015;浙江警察学院,浙江杭州310053 |
| 基金项目： | 浙江省自然科学基金;浙江省公益技术研究计划;浙江省重点研发项目;浙江省重点研发项目 |
| 摘 要： | 现有深度学习方法在对时间序列预测时,未充分考虑空间依赖性,且长期预测的准确率也较低.针对此问题,提出一种融合时间序列分解策略和时空卷积神经网络的时序预测模型SDBRNN(Series-Decomposition-Block Re-current Neural Network).该模型首先学习序列的多周期值并对序列进行最... |
| 关 键 词： | 时间序列预测 序列分解 时空卷积 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |