基于集成深度学习的时间序列预测模型

发布时间：2017-09-30 02:19

  本文关键词：基于集成深度学习的时间序列预测模型

  更多相关文章： 时间序列 预测模型 深可信网络 高斯过程的条件受限玻尔兹曼机 集成深度学习

【摘要】：基于高斯过程的条件受限玻尔兹曼机(GCRBM)时序模型可以很好的预测单一种类时序数据,但是该模型难以预测多类别的真实高维数据。针对这个问题,提出基于集成深度学习的时间序列预测模型,对多类时序对应训练多个深可信网络(deep belief networks,DBN)模型来学习低维特征,利用低维特征对应训练多个GCRBM时序模型。预测时序时先通过训练出的一组DBN模型对目标数据进行降维并通过重建误差识别类别,然后通过识别到的类别所对应的GCRBM模型预测目标数据的后期时序。在CASIA-A步态数据集上的试验结果表明:本方法能够准确识别出步态序列,而且预测结果能够模拟出真实的步态序列,证实了本模型的有效性。
【作者单位】： 重庆邮电大学计算机科学与技术学院;计算智能重庆市重点实验室;
【关键词】： 时间序列 预测模型 深可信网络 高斯过程的条件受限玻尔兹曼机 集成深度学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61672120) 重庆自然科学基金资助项目(cstc2015jcyj A40036)
【分类号】：TP181;O211.61
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20161122.2210.002.html0引言时间序列预测方法是模拟时序数据的一种基本方法,在现实生活的很多领域中都有着重大的意义。2007年,Taylor和Hinton等人观测到传统的受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模

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本文编号：945592