[发明专利]一种基于注意力机制的非周期性时间序列预测方法在审
| 申请号： | 202110047537.3 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN115249055A | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 潘宏;徐蔚鸿 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于注意力机制的非周期性时间序列预测方法。该方法在长短期时间序列网络LSTNet(long‑andshort‑termtime‑seriesnetwork)模型中引入了注意力机制，通过对前期使用的注意力窗口内的相关时间步进行加权，从而能够考虑不同时间步对于当前时间步的预测影响。该方法包括：首先获取非周期性时间序列所需的样本数据集，并对该数据集通过划分获得训练集、验证集和测试集；接着利用训练集对建立的AM_LSTNet(AttentionMechanism‑Basedlong‑andshort‑termtime‑seriesnetwork)模型进行训练，并利用验证集对于训练的模型验证，根据验证集的验证结果选出最好的训练模型。用测试集对最好的模型测试，实验结果表明与LSTNet对比，本发明在非周期性时间序列预测的准确度有了一定的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 周期性 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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