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时间序列预测与深度学习:文献综述与应用实例
被引量：
25
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作者
李文
邓升
+1 位作者
段妍
杜守国
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期64-70,84,共8页
随着深度学习与时间序列传统模型的融合发展,通过利用大量可用数据在整个时间序列集合中估计全局模型的参数,使得传统的局部建模方法得到了实质性的改进。介绍近年来提出的与深度学习相结合的时间序列预测方法及三种时间序列预测模型:...
随着深度学习与时间序列传统模型的融合发展,通过利用大量可用数据在整个时间序列集合中估计全局模型的参数,使得传统的局部建模方法得到了实质性的改进。介绍近年来提出的与深度学习相结合的时间序列预测方法及三种时间序列预测模型:深度状态空间模型(DSSM),深度自回归模型(DeepAR),Transformer模型。采用GluonTS时间序列预测框架对上海市出口额数据进行预测并给出效果评估。实验结果表明,基于深度学习的时间序列预测效果明显优于传统的ARIMA模型的预测。
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关键词
时间序列预测
深度状态空间模型
深度
自回归
模型
Transformer
模型
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职称材料
题名
时间序列预测与深度学习:文献综述与应用实例
被引量：
25
1
作者
李文
邓升
段妍
杜守国
机构
上海对外经贸大学统计与信息学院
上海市人力资源和社会保障局信息中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期64-70,84,共8页
基金
海关总署决策咨询研究课题(HG-YB009)
国家社会科学基金项目(17BTJ025)
上海市领军人才。
文摘
随着深度学习与时间序列传统模型的融合发展,通过利用大量可用数据在整个时间序列集合中估计全局模型的参数,使得传统的局部建模方法得到了实质性的改进。介绍近年来提出的与深度学习相结合的时间序列预测方法及三种时间序列预测模型:深度状态空间模型(DSSM),深度自回归模型(DeepAR),Transformer模型。采用GluonTS时间序列预测框架对上海市出口额数据进行预测并给出效果评估。实验结果表明,基于深度学习的时间序列预测效果明显优于传统的ARIMA模型的预测。
关键词
时间序列预测
深度状态空间模型
深度
自回归
模型
Transformer
模型
Keywords
Time series forecasting
Deep state space model
Deep autoregressive model
Transformer model
分类号
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
时间序列预测与深度学习:文献综述与应用实例
李文
邓升
段妍
杜守国
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
25
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