基于时域卷积与双向GRU神经网络的时序预测模型

王振; 张生

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cqvip:随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。

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来源
《软件导刊》 |2020年第3期|48-52|共5页
作者
王振; 张生;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;

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正文语种 chi
中图分类调整、测试、校验;
关键词
深度学习; 时序预测; 双向GRU神经网络; 卷积神经网络; 循环神经网络;

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