[发明专利]基于CNN-LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110076545.0 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112819136A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张登银;赵远鹏;徐业鹏;韩文生;寇英杰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了时间序列预测技术领域的一种基于CNN‑LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统，旨在解决现有技术中没有充分提取时间序列的周期特征从而导致预测精度不够的问题。包括：获取待预测的时间序列数据，构建输入样本；将输入样本输入经过训练的基于CNN‑LSTM的神经网络模型，得到第一预测结果；将第一预测结果与输入样本的观测值进行比对，得到误差序列；将误差序列输入建立的ARIMA模型对误差序列进行误差修正预测，得到第二预测结果；将第一预测结果和第二预测结果相加得到时间序列的最终预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn lstm 神经网络 模型 arima 时间 序列 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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