【摘 要】
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随着云计算和大数据的不断发展,人们能够计算和存储的数据越来越多。人们希望能从大量相似的历史时间序列数据中预测未来、辅助决策。因此,短期的时间序列预测问题是一个非常有意义的研究课题,其成果可以运用于商品库存周转,交通流量预警以及金融投资等领域。本文借助深度学习的相关技术与理论,在单步预测、多步预测两种不同的预测方法开展研究。本文主要工作包括:（1）针对多变量单步预测问题,本文提出了 GCNN-Dee
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随着云计算和大数据的不断发展,人们能够计算和存储的数据越来越多。人们希望能从大量相似的历史时间序列数据中预测未来、辅助决策。因此,短期的时间序列预测问题是一个非常有意义的研究课题,其成果可以运用于商品库存周转,交通流量预警以及金融投资等领域。本文借助深度学习的相关技术与理论,在单步预测、多步预测两种不同的预测方法开展研究。本文主要工作包括:（1）针对多变量单步预测问题,本文提出了 GCNN-DeepAR模型,该模型由多核门控卷积神经网络和LSTM长短记忆神经网络组成,通过混合两个神经网络,加强模型对短周期和长周期的时序模式捕获。模型先对时间序列数据进行概率分布假设,然后通过概率分布损失函数训练学习到时间序列概率分布中的参数集合,最后通过对该分布进行采样生成单步的预测值,并给出其预测的上下界。在两个数据集合上的对比结果表明,GCNN-DeepAR模型取得比较好的结果。（2）传统的方法通过迭代单步预测生成多步预测,这样会导致累计误差影响精度,单步迭代方法只适用于单变量时间序列预测,不适用于多变量时间序列预测。针对多变量多步预测问题,本文提出了能直接预测多步的Transformer-AR模型,该模型由多核门控卷积神经网络和Transformer神经网络编码器组成,通过混合两个神经网络,加强模型对短周期和长周期的时序模式捕获。针对Transformer神经网络的注意力机制是全局的、双向的,不满足我们时间序列的时间依赖性,本文设计了一种掩码方式,将Transformer的编码器部分应用到多步时间序列预测问题中。该模型使用分位数损失函数进行训练学习,对每个预测时间点同时给出ρ10=0.1,p50=0.5,p90=0.9分位数的预测值,量化预测的不确定性。在两个真实的数据集合上的对比结果表明,Transformer-AR取得了比较好的结果。
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