[发明专利]一种深度解耦时间序列预测方法有效
| 申请号： | 202110426703.0 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113177633B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 陈岭;陈纬奇;张友东;文波;杨成虎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/0455 | 分类号： | G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度解耦时间序列预测方法，包括：1)对给定的时间序列数据进行预处理，构建训练数据集；2)利用向量量化全局特征编码器捕获多条时间序列共享的全局变化模式；3)利用局部特征编码器捕获单条时间序列特有的局部变化模式，其中每条时间序列拥有一组特定的局部特征编码器参数，由自适应参数生成模块生成；4)将全局和局部特征编码器的输出输入到解码器，进行预测。本发明将时间序列的动态性解耦为全局和局部变化模式，并分别建模，能够解决现有模型无法充分利用数据集中共享的知识，以及无法充分建模单条时间序列特定的局部变化模式的问题，进而提升预测精度，在交通预测、供应链管理和金融投资等领域都具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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