时间序列预测很火的一维cnn+lstm结构,cnn和lstm之间该如何
发布网友
发布时间：2024-12-25 13:05
共1个回答
热心网友
时间：2024-12-26 01:21
时间序列预测领域，一维卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合成为热门研究话题。然而，如何在LSTM与CNN之间找到合理的融合点，成为了理论与实践中的关键问题。
在面对包含多个观测对象、每个对象对应多时间步的序列样本时，LSTM的运算过程需将数据整理为三维形式。但LSTM内部的矩阵乘法处理方式，容易导致不同观测对象之间的时间序列数据混淆，尤其当数据本身具有语义信息时，混淆现象更为严重。
为解决此问题，ConvLSTM被提出，它通过替换矩阵乘法操作，用卷积运算替代，使得数据处理过程中，每个观测对象的时间序列保持性，有效避免了数据混淆。
尽管ConvLSTM取得了一定进展，但在描述数据间复杂关联关系方面，其灵活性仍有待提升。为解决这一问题，结合图神经网络（GCN）与卷积操作，提出了一种更为灵活的时空关联特征提取方法。
该方法首先利用GCN提取观测对象间的空间关联性，随后以卷积操作对每个时间序列进行特征增强，实现高灵活性与强适应性。这种方法特别适用于处理具有时空关联性的高维时间序列数据。
模型结构设计中，加入缺失值补全机制与自监督形式的目标函数，使得方法能够有效处理含有缺失值的时间序列数据。
在实际应用中，通过将上述方法整合进模型结构，可以提升时间序列预测的准确性和鲁棒性。
