image.png 模型的输入是$Y=[y_{1},...,y_{T}]$, 其中$y_{t} \in R^{n}$,n是协变量的维度,预测$y_{T+h}$. 卷积层 LSTNet模型中的卷积层是没有pooling操作的,目标是抽取短期内的pattern,通过构建协变量之间的关系,第k个卷积核的形式如下 $$ h_{k}=RELU(W_{k}*X+b_{k}) \tag{1.1}...
4.LSTNet运用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)来提取变量间短期局部的依赖模式,并发现时间序列的长期模式。5.此外,我们利用传统的自回归模型来解决神经网络模型的尺度不敏感问题。6.在我们对具有复杂、混合且重复模式的真实数据的评估中,LSTNet相对于几种最先进的(state-of-the-art)基准模型在性能上取得了显著...
AI达人特训营第二期,根据指定数据集(中国人口数据集)使用PaddleTS进行LSTNet网络模型搭建全流程,包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型预测、预测结果可视化等。 - 飞桨AI Studio
模型构建:使用多个1D卷积层和最大池化层构建DeepTCN模型,可以使用深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等来构建模型。 模型训练:使用训练数据集对DeepTCN模型进行训练,并通过损失函数(如MSE、RMSE等)来度量模型的预测性能。在训练过程中,可以使用优化算法(如SGD、Adam等)来更新模型参数,并使用批量归一化和DeepTCN等技术来...
3.根据权利要求1所述的基于Prophet-LSTNet组合模型的供电成本分析预测方法,其特征是,所述的步骤1中数据清洗包括缺失值数据清洗,缺失值数据清洗的方法为首先寻找缺失值相邻的若干日的供电成本数据,根据若干日的数据构建拟合曲线,然后确定缺失值对应的日期在拟合曲线上的拟合数值,该拟合数值即为缺失值匹配的供电成本数据,...
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