【摘 要】
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时间序列数值预测是数据挖掘中的一项重要技术,常用于产品销量预期、金融价格预估、设备故障预判等场景.传统的时间序列分析方法虽然较为成熟,但是其主要适用于单变量时间序
【机 构】
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中国五矿集团有限公司 北京 100010
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时间序列数值预测是数据挖掘中的一项重要技术,常用于产品销量预期、金融价格预估、设备故障预判等场景.传统的时间序列分析方法虽然较为成熟,但是其主要适用于单变量时间序列分析,在进行多变量时间序列分析时会面临繁重的工作量.现代深度神经网络普遍采用端到端的训练方式,基于卷积网络建立时间序列数值预测模型,能够大幅降低时间序列数值预测的工作量.本文提出了一套通用的基于卷积神经网络的多变量时间序列数值预测方法,并对模型关键部分和超参数选择进行了分析.
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