联系人:金学波
所在地:北京北京市
本成果是一项申请专利,涉及一种非平稳时序数据深度预测方法,包括:筛选原始多维变量中的相关变量;分解待预测变量和相关变量,得到相应的分变量;将待预测变量的分变量和相关变量的分变量分别作为深度网络的输入,经过深度网络进行预测,得到各自的预测结果;将待预测变量的预测结果和相关变量的预测结果进行融合,获得最终预测结果。本发明对原始多维变量进行筛选,减少了噪声的引入,也降低了原始数据的维度;对变量进行分解,可以得到更有效的内在数据趋势及特征分量;将待预测变量和相关变量分别预测,将各自的预测结果融合从而得到精准预测结果。本成果还提供一种非平稳时序数据深度预测系统、存储介质及计算机设备,可用于PM2.5、股票交易数据的预测。
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