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功率谱密度引导下的时间序列预测模型
1
作者
梁立河
崔锦莹
+3 位作者
张雪松
高妮玲
赵涓涓
强彦
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1087-1095,共9页
为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序...
为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序列的长短期特征、实现未来“先验”信息的有效传递和降低异常数据对序列预测的负面影响,提高模型的预测准确性。在3个数据集上进行的实验验证了PSDformer模型的可行性和有效性。
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关键词
时间序列预测
功率谱密度
编解码器模型
多粒度能量选择
注意力知识引导
序列去噪分解
长短期特征
“先验”信息
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职称材料
题名
功率谱密度引导下的时间序列预测模型
1
作者
梁立河
崔锦莹
张雪松
高妮玲
赵涓涓
强彦
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
太原理工大学软件学院
中北大学软件学院
晋中信息学院大数据学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1087-1095,共9页
基金
国家自然科学基金重点基金项目(U21A20469)
中央引导地方科技发展基金项目(YDZJSX2022C004)。
文摘
为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序列的长短期特征、实现未来“先验”信息的有效传递和降低异常数据对序列预测的负面影响,提高模型的预测准确性。在3个数据集上进行的实验验证了PSDformer模型的可行性和有效性。
关键词
时间序列预测
功率谱密度
编解码器模型
多粒度能量选择
注意力知识引导
序列去噪分解
长短期特征
“先验”信息
Keywords
time series prediction
power spectral density
encoder-decoder model
multi-granularity energy selection
attention knowledge guidance
sequence denoising decomposition
long-and short-term features
future“a priori”information
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
功率谱密度引导下的时间序列预测模型
梁立河
崔锦莹
张雪松
高妮玲
赵涓涓
强彦
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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