查询结果:   李文,邓升,段妍,杜守国.时间序列预测与深度学习:文献综述与应用实例[J].计算机应用与软件,2020,37(10):64 - 70,84.
中文标题
时间序列预测与深度学习:文献综述与应用实例
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
57
英文标题
作 者
李文 邓升 段妍 杜守国 Li Wen
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文章摘要
随着深度学习与时间序列传统模型的融合发展,通过利用大量可用数据在整个时间序列集合中估计全局模型的参数,使得传统的局部建模方法得到了实质性的改进。介绍近年来提出的与深度学习相结合的时间序列预测方法及三种时间序列预测模型:深度状态空间模型(DSSM),深度自回归模型(DeepAR),Transformer模型。采用GluonTS时间序列预测框架对上海市出口额数据进行预测并给出效果评估。实验结果表明,基于深度学习的时间序列预测效果明显优于传统的ARIMA模型的预测。
Abstract
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