基于AR＿CLSTM的多元时间序列预测分析（英文）

时间序列是一种广泛应用于电量预测、汇率预测、太阳能发电量预测等各种领域的数据,预测其变化具有重要的意义。与LSTM相结合的编码器-解码器被广泛应用于多元时间序列预测。由于编码器只能将信息编码成固定长度的向量,因此模型的性能随着输入序列或输出序列长度的增加而迅速下降。为此,提出了基于编解码结构与线性回归的组合模型(AR_CLSTM),该模型使用基于时间步的注意力机制使解码器能够自适应选择过去的隐藏状态并提取有用的信息,并利用卷积的结构学习多元时间序列不同维度之间的内在联系,同时结合了传统的线性自回归方法来学习时间序列的线性关系,从而实现在编解码结构上进一步降低时间序列预测的误差,改善多元时间序列的预测效果。实验结果表明,AR_CLSTM模型在不同的时间序列预测上表现良好,其均方根误差、均方误差、平均绝对误差均下降显著。