【摘 要】
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时间序列数据广泛存在于人类的生产生活中,通常具有复杂的非线性动态和一定的周期性.与传统的时间序列分析方法相比,基于深度学习的方法更能捕捉数据的深层特性,对具有复杂非
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海工程技术大学电子电气工程学院,南方电网国际有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(60974119,61533013)资助
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时间序列数据广泛存在于人类的生产生活中,通常具有复杂的非线性动态和一定的周期性.与传统的时间序列分析方法相比,基于深度学习的方法更能捕捉数据的深层特性,对具有复杂非线性的时间序列有较好的建模效果.为了在神经网络中显式地建模时间序列数据的周期性和趋势性,本文在循环神经网络的基础上引入了周期损失和趋势损失,建立了基于周期性建模和多任务学习的时间序列预测模型.将模型应用到欧洲能源交易所法国市场的能源市场价格预测中,结果表明周期损失和趋势损失能够提高神经网络的泛化能力,并提高预测时间序列趋势的精度.
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