DTFNet:基于時(shí)頻協(xié)同分解網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測
【摘要】：
時(shí)間序列預(yù)測在氣象預(yù)報(bào)、電力負(fù)荷預(yù)測與金融管理等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,近年來深度學(xué)習(xí)方法在該任務(wù)中取得顯著進(jìn)展.然而,現(xiàn)有模型在應(yīng)對(duì)非平穩(wěn)性和異質(zhì)模式建模方面仍存在局限,主要表現(xiàn)為對(duì)趨勢與季節(jié)分量的同質(zhì)化建模與分解過程中的模態(tài)混疊問題.本文提出一種名為D...
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