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单变量时间序列的MHAGRU-MCCE分类方法
1
作者
林泓
刘桂雄
+1 位作者
戈燕红
崔怀丰
《电子测量技术》
北大核心
2024年第16期83-91,共9页
在单变量时间序列分类任务中,有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限,本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的...
在单变量时间序列分类任务中,有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限,本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的门控循环单元(MHAGRU)新型混合模型MHAGRU-MCCE,MCCE从不同尺度捕捉丰富时序特征,MHAGRU侧重于提取时间序列数据中依赖关系。在UCR的85个公共数据集上,与MACNN、AFFNet、OS-CNN、LITETime、MLP和LSTM-FCN等6种主流基于深度学习时间序列分类模型相比,验证表明MHAGRU-MCCE在平均准确率(MA)上分别提升0.66%、2.04%、3.45%、2.70%、12%和2.89%,并取得最高算术平均排名(AMR)=2.45、几何平均排名(GMR)=1.98,充分证明MHAGRU-MCCE在处理单变量时间序列分类问题上的有效性、优越性。
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关键词
单变量时间序列分类
多尺度卷积
门控循环
单
元
注意力机制
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职称材料
题名
单变量时间序列的MHAGRU-MCCE分类方法
1
作者
林泓
刘桂雄
戈燕红
崔怀丰
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
广东盈峰科技有限公司
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第16期83-91,共9页
基金
广东省重点领域研发计划“精密仪器设备”重点专项(2022B0303040001)资助。
文摘
在单变量时间序列分类任务中,有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限,本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的门控循环单元(MHAGRU)新型混合模型MHAGRU-MCCE,MCCE从不同尺度捕捉丰富时序特征,MHAGRU侧重于提取时间序列数据中依赖关系。在UCR的85个公共数据集上,与MACNN、AFFNet、OS-CNN、LITETime、MLP和LSTM-FCN等6种主流基于深度学习时间序列分类模型相比,验证表明MHAGRU-MCCE在平均准确率(MA)上分别提升0.66%、2.04%、3.45%、2.70%、12%和2.89%,并取得最高算术平均排名(AMR)=2.45、几何平均排名(GMR)=1.98,充分证明MHAGRU-MCCE在处理单变量时间序列分类问题上的有效性、优越性。
关键词
单变量时间序列分类
多尺度卷积
门控循环
单
元
注意力机制
Keywords
univariate time series classification
multi-scale convolution
gated recurrent unit
attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单变量时间序列的MHAGRU-MCCE分类方法
林泓
刘桂雄
戈燕红
崔怀丰
《电子测量技术》
北大核心
2024
0
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