较短的长序列时间序列预测模型

作     者：徐泽鑫 杨磊 李康顺 XU Zexin;YANG Lei;LI Kangshun

作者机构：华南农业大学数学与信息学院广州510642 

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(2020A1515010691) 广州市农业科技特派员项目(20212100036) 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年第44卷第6期

页      码：1824-1831页

摘      要：针对现有的研究大多将短序列时间序列预测和长序列时间序列预测分开研究而导致模型在较短的长序列时序预测时精度较低的问题,提出一种较短的长序列时间序列预测模型(SLTSFM)。首先,利用卷积神经网络(CNN)和PBUSM(Probsparse Based on Uniform Selection Mechanism)自注意力机制搭建一个序列到序列(Seq2Seq)结构,用于提取长序列输入的特征;其次,设计“远轻近重”策略将多个短序列输入特征提取能力较强的长短时记忆(LSTM)模块提取的各时段数据特征进行重分配;最后,用重分配的特征增强提取的长序列输入特征,提高预测精度并实现时序预测。利用4个公开的时间序列数据集验证模型的有效性。实验结果表明,与综合表现次优的对比模型循环门单元(GRU)相比,SLTSFM的平均绝对误差(MAE)指标在4个数据集上的单变量时序预测分别减小了61.54%、13.48%、0.92%和19.58%,多变量时序预测分别减小了17.01%、18.13%、3.24%和6.73%。由此可见SLTSFM在提升较短的长序列时序预测精度方面的有效性。

主 题 词：较短的长序列时间序列预测 序列到序列 长短期记忆 自注意力机制 特征重分配 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2023060799

馆 藏 号：203128248...