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发明公开
一种基于改进GRU神经网络的非等间隔时序数据预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN114139677A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202110885221.1

申请日：2021-08-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙雁飞 , 芦奕霏 , 亓晋 , 许斌

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04

Abstract: 本发明揭示了一种基于改进GRU神经网络的非等间隔时序数据预测方法，该方法包括以下步骤：S1：设计连续时间序列下的自适应滑动窗口；S2：面向非等间隔时间序列的GRU模型改进，改进GRU神经网络对划分的序列数据进行预测，并根据S1步骤得到的自适应滑动窗口提供的时间间隔添加调节门，动态调整遗忘信息；S3：引入注意力机制，完成模型训练。本发明设计了一个自适应的滑动窗口，使原来输入的连续时间序列划分为适合模型处理的序列数据，并且实时记录了当前时间步的时间间隔。其次在GRU模型中，本发明针对非等间隔的时间序列做了相应改进，使改进后的模型的预测性能得到一定的提高。

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