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联合张量补全与循环神经网络的时间序列插补法 被引量:2
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作者 何军 赖赵远 时勘 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期598-608,共11页
现存的插补方法大致分为基于统计的插补法和基于深度学习的插补法。基于统计的插补法只能捕捉线性时间关系,导致无法精准建模时间序列的非线性关系;基于深度学习的插补法往往没有考虑到不同时间序列之间的相关性。针对现有方法的问题,... 现存的插补方法大致分为基于统计的插补法和基于深度学习的插补法。基于统计的插补法只能捕捉线性时间关系,导致无法精准建模时间序列的非线性关系;基于深度学习的插补法往往没有考虑到不同时间序列之间的相关性。针对现有方法的问题,本文提出了联合张量补全与循环神经网络的时间序列插补法。首先,将多元时间序列建模成张量,通过张量的低秩补全捕获不同时间序列之间的关系。其次,提出了一个基于时间的动态权重,将张量插补结果和循环神经网络的预测结果进行融合,避免因为连续缺失导致的预测误差累积。最后,在多个真实的时间序列数据集上对所提方法进行了实验评估,结果显示该模型优于已有相关模型,且基于插补后的时间序列可以提升时间序列预测效果。 展开更多
关键词 张量 时间序列插补 循环神经网络
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基于双向循环插补的大地电磁脉冲类噪声处理 被引量:1
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作者 杨凯 刘诚 +1 位作者 李含 贺景龙 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期198-212,共15页
【目的】大地电磁测深是一种通过观测天然电磁场获取地下电性结构的勘探方法,较易受到噪声干扰。脉冲类噪声是大地电磁工作中的常见噪声,其幅值高、频带宽,会对数据质量产生较大影响。【方法】为了压制脉冲类噪声,以插补思想为基础,提... 【目的】大地电磁测深是一种通过观测天然电磁场获取地下电性结构的勘探方法,较易受到噪声干扰。脉冲类噪声是大地电磁工作中的常见噪声,其幅值高、频带宽,会对数据质量产生较大影响。【方法】为了压制脉冲类噪声,以插补思想为基础,提出了基于时间序列双向循环插补模型(Bidirectional recurrent imputation for time series,BRITS)的大地电磁脉冲类噪声处理方法。首先,将噪声干扰段删除,此时大地电磁时间序列可视为待插补的缺失序列,而后利用该缺失序列构建训练集,对BRITS模型进行插补训练,训练完成后对缺失序列进行插补,即可得到去噪结果。通过仿真及实测含噪声数据处理,并与经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)阈值方法进行了对比。【结果和结论】结果表明:BRITS方法对仿真噪声数据处理后与原始数据的归一化互相关系数可达0.999以上,信噪比可达29 dB以上,EMD阈值方法处理前后相关系数为0.778,信噪比为3.09 dB;在实测数据处理中,BRITS方法有效恢复了噪声干扰数据,相比EMD阈值方法,其阻抗奈奎斯特图更接近天然大地电磁信号特征。通过不同训练样本试验得出:对4分量大地电磁数据而言,数据中至少需包含两道正常分量,单个含噪分量中噪声占比不大于20%,且噪声连续干扰长度不超过10个采样点,此时,BRITS方法去噪后数据的相关系数在0.96以上,可以保证一定的去噪精度。 展开更多
关键词 大地电磁 噪声处理 脉冲类噪声 时间序列插补 双向循环
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