[发明专利]基于多元时序数据分析的高精度长期时间序列预测方法在审
| 申请号： | 202111539166.7 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114239718A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 王则昊;樊谨;俞晓锋;汪炜杰;孙丹枫 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多元时序数据分析的高精度长期时间序列预测方法，使用离散网络用于分层平行提取多元时间序列的全局特征和局部特征，在提高多元时间序列预测精度的同时降低了计算复杂度、减少了模型规模并且增加了模型的预测长度。本发明采用分层平行提取多元时间序列的全局特征和局部特征机制，提升了预测精度，降低了模型的内存使用量，利用局部特征提高对多元时间序列的局部细微波动的拟合能力，并且增加了模型的预测长度，大大提升了模型在多元时间序列预测上的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多元 时序 数据 分析 高精度 长期 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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