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公开(公告)号：CN114897274A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210692711.4
申请日：2022-06-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种提升时间序列预测效果的方法，将一定长度的历史时间序列进行积分累加，或者进行一定代数处理后进行积分累加，称为历史积分序列；以一组固定长度的历史积分序列作为预测模型输入，经过预测模型计算后输出接下来一个或多个时间点的序列，称为未来积分序列预测值；对未来积分序列进行差分计算，得到未来时间序列预测值。本发明用于时间序列预测过程中实现更快速地建模和更准确的预测。结合积分差分算法与深度学习模型，本方法既降低了多个子序列带来的模型复杂度，又具有明确的物理意义，同时提高时间序列预测的准确度。
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