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基于多尺度卷积自注意力的多维时间序列预测
被引量：
4
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作者
霍纬纲
侯振环
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1250-1258,共9页
现有的多维时间序列(mutivariate time series, MTS)预测模型大多关注序列变量间的时空依赖关系,没有考虑MTS各变量上取值的典型变化趋势,即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。为此设计一种基于因果卷积自注意力和图卷积网络...
现有的多维时间序列(mutivariate time series, MTS)预测模型大多关注序列变量间的时空依赖关系,没有考虑MTS各变量上取值的典型变化趋势,即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。为此设计一种基于因果卷积自注意力和图卷积网络的MTS预测模型,通过多通道多尺度因果卷积提取MTS各变量的多尺度LCP特征,采用多头自注意力机制捕获多尺度LCP间的时序依赖关系,由图卷积网络提取多尺度LCP时序特征之间的空间依赖关系。在4个公开MTS数据集上的结果表明了该预测方法预测性能的优越性。
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关键词
多维时间序列
预测
局部上下文
多通道因果卷积
图
卷积
网络
多头自注意力
多尺度
卷积
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职称材料
题名
基于多尺度卷积自注意力的多维时间序列预测
被引量：
4
1
作者
霍纬纲
侯振环
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1250-1258,共9页
基金
中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项基金项目(3122019190)。
文摘
现有的多维时间序列(mutivariate time series, MTS)预测模型大多关注序列变量间的时空依赖关系,没有考虑MTS各变量上取值的典型变化趋势,即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。为此设计一种基于因果卷积自注意力和图卷积网络的MTS预测模型,通过多通道多尺度因果卷积提取MTS各变量的多尺度LCP特征,采用多头自注意力机制捕获多尺度LCP间的时序依赖关系,由图卷积网络提取多尺度LCP时序特征之间的空间依赖关系。在4个公开MTS数据集上的结果表明了该预测方法预测性能的优越性。
关键词
多维时间序列
预测
局部上下文
多通道因果卷积
图
卷积
网络
多头自注意力
多尺度
卷积
Keywords
multivariate time series
forecasting
local context
multi-channel causal convolution
graph convolutional networks
multi-head self-attention
multi-scale convolution
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多尺度卷积自注意力的多维时间序列预测
霍纬纲
侯振环
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
4
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