基于混合门单元的非平稳时间序列预测

论文摘要

非平稳多变量时间序列（non-stationary multivariate time series, NSMTS）预测目前仍是一个具有挑战性的任务.基于循环神经网络的深度学习模型,尤其是基于长短期记忆（long short-term memory, LSTM）和门循环单元（gated recurrent unit, GRU）的神经网络已获得了令人印象深刻的预测性能.尽管LSTM结构上较为复杂,却并不总是在性能上占优.最近提出的最小门单元（minimal gated unit, MGU）神经网络具有更简单的结构,并在图像处理和一些序列处理问题中能够提升训练效率.更为关键的是,实验中我们发现该门单元可以高效运用于NSMTS的预测,并达到了与基于LSTM和GRU的神经网络相当的预测性能.然而,基于这3类门单元的神经网络中,没有任何一类总能保证性能上的优势.为此提出了一种线性混合门单元（MIX gated unit, MIXGU）,试图利用该单元动态调整GRU和MGU的混合权重,以便在训练期间为网络中的每个MIXGU获得更优的混合结构.实验结果表明,与基于单一门单元的神经网络相比,混合2类门单元的MIXGU神经网络具有更优的预测性能.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘颉羲,陈松灿

关键词: 非平稳多变量时间序列,循环神经网络,长短期记忆,门循环单元,最小门单元,混合门单元

来源: 计算机研究与发展 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学)

基金: 国家自然科学基金项目(61732006)~~

分类号: TP183;O211.61

页码: 1642-1651

总页数: 10

文件大小: 2285K

下载量: 228

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标签：非平稳多变量时间序列论文;  循环神经网络论文;  长短期记忆论文;  门循环单元论文;  最小门单元论文;  混合门单元论文;