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A^(2)former模型在时间序列预测中的应用研究
1
作者
胡倩伟
王秀青
+2 位作者
安阳
张诺飞
王广超
《人工智能科学与工程》
CAS
北大核心
2024年第1期41-50,共10页
时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用。在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题。近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注...
时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用。在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题。近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注,Transformer变体Informer模型的研究在时间序列预测中取得了较大进展。本研究以Informer框架为基础,与加性注意力机制相结合,提出了A^(2)former模型。利用A^(2)former模型在ETT,WTH,ECL和PM2.5数据集上进行了长时间序列预测的实验,实验结果表明所提模型在长时间序列预测中表现出比基线方法(如Informer模型和LSTMa模型)更好的性能。A^(2)former模型不仅将计算时间复杂度降低到线性,而且可以实现更有效的序列建模。本研究的工作为时间序列预测提供了有益参考。
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关键词
时间序列预测
加性注意力机制
Transformer模型
Informer模型
深度学习
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职称材料
题名
A^(2)former模型在时间序列预测中的应用研究
1
作者
胡倩伟
王秀青
安阳
张诺飞
王广超
机构
河北师范大学计算机与网络空间安全学院
河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室
河北师范大学河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心
出处
《人工智能科学与工程》
CAS
北大核心
2024年第1期41-50,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61673160)
河北省自然科学基金项目(F2018205102)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2021063)。
文摘
时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用。在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题。近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注,Transformer变体Informer模型的研究在时间序列预测中取得了较大进展。本研究以Informer框架为基础,与加性注意力机制相结合,提出了A^(2)former模型。利用A^(2)former模型在ETT,WTH,ECL和PM2.5数据集上进行了长时间序列预测的实验,实验结果表明所提模型在长时间序列预测中表现出比基线方法(如Informer模型和LSTMa模型)更好的性能。A^(2)former模型不仅将计算时间复杂度降低到线性,而且可以实现更有效的序列建模。本研究的工作为时间序列预测提供了有益参考。
关键词
时间序列预测
加性注意力机制
Transformer模型
Informer模型
深度学习
Keywords
time series forecasting
additive attention mechanism
Transformer model
Informer model
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
A^(2)former模型在时间序列预测中的应用研究
胡倩伟
王秀青
安阳
张诺飞
王广超
《人工智能科学与工程》
CAS
北大核心
2024
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