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基于注意力的编码器-解码器框架的多元时间序列预测( Multivariate Time Series Forecasting via Attention-based Encoder-Decoder Framework )
S Du T Li Y Yang SJ Horng
时间序列预测是研究时间数据行为和预测未来值的重要技术,在空气质量预测、电力负荷预测、医疗监测、入侵检测等领域有着广泛的应用。本文首先提出了一种新的时间注意编解码模型来处理多变量时间序列的预测问题。它是一种融合传统编码上下文向量和时间注意向量的联合时间表征学习的端到端深度学习结构,以时间注意机制为编码网络,基于双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）层,自适应地学习多变量时间数据的长期依赖和隐藏相关特征。在五个典型的多变量时间序列数据集上的广泛实验结果表明，与基线方法相比，我们的模型具有最佳的预测性能。
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