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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于奇異值分解的時空序列分解模型ST-SVD

基于奇異值分解的時空序列分解模型ST-SVD

2021-03-23 | pdf | 2.53 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對傳統時空序列建模過程中估計空間權重矩陣時難度較髙的冋題,提岀一種基于奇異值分解(SVD)的時空序列分解模型ST-sSVD。對原始時空序列矩陣進行平穩性檢測中心化為零均值平穩時空序列,在假設時間和空間沒有交互作用的前提下,利用SVD技術將時空序列分解為空間模式、時間模式以及模式強度的乘積,通過ARIMA模型對平穩的時間模式進行建模并得到其預測結果,在此基礎上,將時間模式的預測結果與分解得到的空模式相結合,利用SVD技術對真實的時空序列進行重建,得到各點的最終預測結果。實驗結果表明,與ARIMA、 Lasso-VAR、LSTM和 STARMA模型相比,sT-SVD模型的訓練時間成本降低50%以上,預測精度提升10%以上,其在實際工程應用中能夠有效完成時空序列預測任務。

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