Trenden för tidsserier kännetecknar tidsseriernas mellanliggande uppåt- och nedåtgående beteende. Inlärning och prognostisering av trenden i tidsseriedata spelar en viktig roll i många verkliga tillämpningar, allt från resursallokering i datacenter, belastningsschema i smart rutnät, och så vidare. Inspirerad av de senaste framgångarna med neurala nätverk, i detta papper föreslår vi TreNet, en ny end-toend hybrida neurala nätverk för att lära sig lokala och globala kontextuella funktioner för att förutsäga trenden av tidsserier. TreNet utnyttjar konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att extrahera framträdande funktioner från lokala rådata av tidsserier. Samtidigt, med tanke på långdistansberoende som finns i sekvensen av historiska trender, använder TreNet en långsiktig minne återkommande neurala nätverk (LSTM) för att fånga ett sådant beroende. Sedan, en funktion fusion lager är att lära gemensamma representation för att förutsäga trenden. TreNet visar sin effektivitet genom att överträffa CNN, LSTM, kaskaden av CNN och LSTM, Hidden Markov Modellbaserad metod och olika kärnbaserade baslinjer på verkliga datauppsättningar.
REF har föreslagit TreNet, en ny end-to-end hybrid neural nätverk, att lära sig lokala och globala kontextuella funktioner för att förutsäga aktietrend.
Hybrid Neural Networks for Learning the Trend in Time Series
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}