Multivariat tidsserieprognoser är ett viktigt maskininlärningsproblem inom många områden, inklusive förutsägelser om solenergiproduktion, elförbrukning och trafikstockningssituation. Temporal data uppstår i dessa realworld applikationer ofta innebär en blandning av långsiktiga och kortsiktiga mönster, för vilka traditionella metoder som Autoregressiva modeller och Gaussian Process kan misslyckas. I detta dokument föreslog vi en ny ram för djupt lärande, nämligen nätverket för långsiktiga och kortsiktiga tidsserier (LSTNet), för att ta itu med denna öppna utmaning. LSTNet använder Convolution Neural Network (CNN) för att extrahera kortsiktiga lokala beroendemönster bland variabler, och Recurrent Neural Network (RNN) för att upptäcka långsiktiga mönster och trender. I vår utvärdering av verkliga data med komplexa blandningar av repetitiva mönster, LSTNet uppnått betydande prestandaförbättringar jämfört med flera state-of-the-art baslinjemetoder. Datauppsättningen och experimentkoden laddas upp till Github.
En annan multivariat tidsserie modellering ram föreslås av Lai et al. REF, nämligen LSTNet, som kombinerar CNN och RNN för att extrahera hierarkiska kortsiktiga och långsiktiga tidsberoenden från tidsserierna.
Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}