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基于多尺度分段的长时间序列预测方法
1
作者
何胜林
龙琛
+6 位作者
郑静
王爽
文振焜
吴惠思
倪东
何小荣
吴雪清
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期232-240,共9页
针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将...
针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.
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关键词
计算机神经网络
时间序列预测
Transformer模型
多尺度分段
深度学习
电力预测
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度分段的长时间序列预测方法
1
作者
何胜林
龙琛
郑静
王爽
文振焜
吴惠思
倪东
何小荣
吴雪清
机构
深圳
大学计算机与软件学院
深圳市
卫生健
康
发展研究和数据管理中心
深圳市荔康科技有限公司
深圳
大学总医院妇产科
出处
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期232-240,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572328)。
文摘
针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.
关键词
计算机神经网络
时间序列预测
Transformer模型
多尺度分段
深度学习
电力预测
Keywords
computer neural networks
time series forecasting
Transformer model
multi-scale segmentation
deep learning
power forecasting
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度分段的长时间序列预测方法
何胜林
龙琛
郑静
王爽
文振焜
吴惠思
倪东
何小荣
吴雪清
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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