工业控制计算机2024,Vol.37Issue(2) :129-130.

基于四元数长短期记忆网络的多维时间序列预测

Multidimensional Time Series Prediction Based on Quaternion Long Short-term Memory Network

鞠巍 王瑞
工业控制计算机2024,Vol.37Issue(2) :129-130.

基于四元数长短期记忆网络的多维时间序列预测

Multidimensional Time Series Prediction Based on Quaternion Long Short-term Memory Network

鞠巍 1王瑞1
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作者信息

  • 1. 上海大学通信与信息工程学院,上海 200444
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摘要

多维时间序列数据存在于实际生活中,包括楼盘价格、道路上交通流量、不同区域的Co2浓度等等.循环神经网络(RNN)是有效处理时间序列数据的一种模型,其变体长短期记忆网络(LSTM)有效解决了 RNN反向传播路径过长、易产生梯度爆炸或消失的问题.以四元数代替实数进行网络参数传播,通过四元数内部结构的依赖性,捕获多维时间序列特征之间的内部关系,使得多维时间序列特征中固有的结构信息得到很好的保存.

Abstract

Multidimensional time series data exists in real life,including property prices,road traffic flow,CO2 concentra-tions in different regions,and so on.Cyclic neural network(RNN)is a model for effectively processing time series data.Its variant long short-term memory network(LSTM)effectively solves the problem that the reverse propagation path of RNN is too long,which is easy to cause gradient explosion or disappearance.This paper uses quaternions instead of real numbers for network parameter propagation,capturing the internal relationships between multidimensional time series features through the dependence of the internal structure of quaternions,so that the inherent structural information in multidimensional time series features is well preserved.

关键词

四元数/长短期记忆网络/多维时间序列

Key words

quaternion/LSTM/multidimensional time series

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出版年

2024
工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
参考文献量8
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