【摘 要】
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时间序列预测即利用历史时间序列数据，预测未来一段时间内的数据信息，以便提前制定相应策略。目前，时间序列的类别复杂繁多，而现有的时间序列预测模型面对多种类型数据时无法取得稳定预测的结果，进而难以同时满足对现实中多种复杂的时序数据预测的应用需求。针对上述问题，提出了一种基于时间注意力机制双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory， BLSTM）网络的时间序
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC1520500）；
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时间序列预测即利用历史时间序列数据，预测未来一段时间内的数据信息，以便提前制定相应策略。目前，时间序列的类别复杂繁多，而现有的时间序列预测模型面对多种类型数据时无法取得稳定预测的结果，进而难以同时满足对现实中多种复杂的时序数据预测的应用需求。针对上述问题，提出了一种基于时间注意力机制双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory， BLSTM）网络的时间序列预测方法。本文提出的网络模型采用改进的正向和反向传播机制提取时序信息并通过自适应权重分配策略推理未来的时序信息。具体来说，设计了一个改进的双向长短期记忆网络，通过结合BLSTM和长短期记忆（Long Short-Term Memory， LSTM）网络提取深度时间序列特征，挖掘上下文的时序依赖关系。在此基础上，融合所提出的时间注意力机制，实现对深度时间序列特征进行自适应加权，提升深度时序特征的显著性表达能力。通过与同类代表性方法在多个不同类别数据集上的客观定量对比，实验结果表明，该方法能够在多种类别的复杂时间序列数据上更优的预测性能。
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