基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测

摘要：

针对传统模型对含数据缺失的非完整时间序列预测精度不高的问题,利用长短期记忆(LSTM)神经网络强大的时序建模能力,提出一种带时间门的长短期记忆(TG–LSTM)神经网络.首先,提出一种能同时对输入值在线估计和输出值实时预测的TG–LSTM单元结构;其次,基于TG–LSTM结构设计一种网络的前向传播算法,实现输入填补和输出预测同步进行;然后,建立TG–LSTM神经网络的学习算法来对输入填补和输出预测任务整体训练;最后,通过在Mackey-glass基准数据集,月平均气温数据集和污水处理出水氨氮预测中的实验结果表明:与传统方法相比,TG–LSTM神经网络模型能以更高精度对非完整时间序列进行填补和预测.

关键词：数据缺失、非完整时间序列、长短期记忆神经网络、前向传播算法、学习算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP391;TP183;P423.3

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;北京市自然科学基金

在线出版日期：2022-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：867-878