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基于门控权重单元的多变量时间序列预测
被引量：
6
1
作者
张冬梅
李金平
+2 位作者
李江
余想
宋凯旋
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期105-112,共8页
多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息...
多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息熵技术量化数据序列的变化程度,动态调整权重矩阵刻画数据的变化趋势.基于4个公开数据集分别进行实验,实验结果表明新模型比传统循环神经网络模型具有更好的预测性能.
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关键词
多变量时间序列
门控
机制
循环神经网络
门控权重单元
信息熵
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职称材料
题名
基于门控权重单元的多变量时间序列预测
被引量：
6
1
作者
张冬梅
李金平
李江
余想
宋凯旋
机构
中国地质大学计算机学院
湖北省自然资源厅信息中心
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期105-112,共8页
基金
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U1911205)
国家重大科技专项(2016ZX05014-003-003)。
文摘
多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息熵技术量化数据序列的变化程度,动态调整权重矩阵刻画数据的变化趋势.基于4个公开数据集分别进行实验,实验结果表明新模型比传统循环神经网络模型具有更好的预测性能.
关键词
多变量时间序列
门控
机制
循环神经网络
门控权重单元
信息熵
Keywords
multivariate time series
gated mechanism
recurrent neural network
gating weight unit
information entropy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于门控权重单元的多变量时间序列预测
张冬梅
李金平
李江
余想
宋凯旋
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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