时间序列预测——DA-RNN模型 作者:梅昊铭 1. 背景介绍 传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型(NRAX)很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 S…
由表1可以看出,DA-RNN模型相对于其他模型,误差更小一些。DA-RNN模型在时间序列预测方面具有良好的表现。 表1:SML 2010数据集和纳斯达克100股票数据集的时间序列预测结果 为了更好的视觉比较,我们将Encoder-Decoder 模型,Attention RNN 和 DA-RNN 模型的在纳斯达克100股票数据集上的预测结果在图2中展示出来。我们不难...
DARNN 模型引入了attention 机制,在编码的时候自适应选择相关程度高的序列信息进行编码,在解码阶段考虑编码阶段所有时间步骤的 hidden state而非传统方法的定长向量从而解决长期依赖问题。 模型的整体架构如下图所示: 输入是n条时间序列 X,X∈Rn×T, 每条时间序列长度为 T xk指的是第k条时间序列,xt是指 n 条序列...
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广东电网申请基于 DA-RNN 模型的风电功率预测专利，提高风电功率预测的实时性和准确性 金融界 2025 年 3 月 19 日消息，国家知识产权局信息显示，广东电网有限责任公司申请一项名为“基于 DA-RNN 模型的风电功率预测方法、系统及介质”的专利，公开号 CN 119627870 A，申请日期为 2024 年 11 月。专利摘要显示，...
DARNN模型代码运行 data模型 轻量级数据迁移(下称LM), Core Data 自动执行,适用模型简单改变(simple changes),包括:实体/表中增加新属性/字段,LM 与普通迁移原理完全一样,只是不需要映射模型(mapping model) (参见“Mapping Overview”),Core Data 自行推测(infers)版本间的差异。
在使用RNN模型时,我们需要评估其性能和效果。本文将介绍RNN模型的评价指标,并对其进行解释和说明。 1.准确率(Accuracy): 准确率是最常见的评价指标之一,用于衡量模型在所有样本上的正确分类比例。准确率计算方法为正确分类的样本数除以总样本数。然而,对于不均衡的数据集,准确率可能会失真,因为模型可能只偏向于预测...
本文将从RNN模型的基本原理入手,介绍其原理和应用。 RNN模型的基本结构 RNN模型最基本的结构是一个循环体,它接受输入和上一时刻的状态,产生输出和当前时刻的状态。这种循环结构使得RNN能够处理不定长的序列数据,即它能够根据上一个时间步的输出来决定当前时间步的输出。与传统的前馈神经网络不同,RNN还有一种反向传播...
RNN类模型结构 2024, 19(6): 228-236. 基于长短时记忆网络的结构动态载荷预测方法 . 本文全文图片 梁模型示意图 代理模型结构 RNN类模型结构 LSTM 单元结构 复制与特征组合 相对误差分布 模型预测结果 不同方法相对误差 皮尔逊相关系数矩阵
为模型需要学习的非线性映射函数。 2.2 模型结构 DA-RNN 模型是一种基于注意力机制的 Encoder-Decoder 模型。在编码器部分,我们引入了输入注意力机制来选择相应的驱动序列;在解码器部分,我们使用时间注意力机制来选择整个儿时间步长中相应的隐藏层状态。通过这个两种注意力机制,DA-RNN 模型能够选择最相关的输入特征,并...