多元时间序列

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基于扩散模型的多元时间序列插补技术研究
《信息记录材料》2025年第3期58-61,共4页何飞扬 严华 
时间序列插补技术在交通、空气质量检测等领域应用广泛,可用于解决数据丢失等问题。目前,该领域的扩散模型仅仅使用观测值作为条件信息,缺乏对条件信息的利用。因此,本文提出一种新的条件扩散模型框架,即用于多元时间序列插补的循环条...
关键词：多元时间序列 扩散模型 条件信息 数据丢失 
基于多元时间序列动态图神经网络的交通速度预测
《地球信息科学学报》2025年第3期636-652,共17页练培格 李英冰 刘波 冯晓珂 
国家重点研发计划项目(2018YFC0807000)。
【目的】随着城市化进程的加速和机动车数量的剧增,城市交通系统面临着巨大的压力。智能交通系统作为智慧城市的重要组成部分,被广泛应用于改善城市交通状况,交通速度预测即是其中的一个关键研究领域。实时且准确的交通速度预测对于缓...
关键词：智能交通系统 交通速度预测 图神经网络 动态图学习 时空特征挖掘 多变量预测 多步预测 
多元时间序列聚类算法综述
《计算机科学与探索》2025年第3期582-601,共20页郑德生 孙涵明 王立远 段垚鑫 李晓瑜 
国家重点研发计划(J2019-V-0001-0092);工业物联网与网络化控制教育部重点实验室开放基金(2022FF02)。
多元时间序列(MTS)作为众多领域智能化技术的关键数据依据,其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。聚类技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇,通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律...
关键词：多元时间序列 聚类算法 特征表示 相似性度量 聚类评估指标 
融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法
《计算机工程与设计》2025年第3期841-849,共9页衡红军 代栋炜 
国家自然科学基金联合基金项目(U1333109)。
为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neur...
关键词：异常检测 多元时间序列 图注意力网络 时间戳编码 稀疏自注意力 自注意力蒸馏 综合损失误差 
考虑社会信息的多元电力能耗时序数据缺失值补全方法
《供用电》2025年第2期72-79,共8页林晶怡 李昊 周超 李文 邵雪松 
国家电网有限公司总部科技项目“基于CPSS的客户侧边缘感知与能源控制技术研究项目”(5400-202118391A-0-0-00)。
多元时间序列数据已经广泛应用到多个领域,其中在对发电厂能量输出和电力消耗等电力系统数据的预测与分析方面,对于能源设施的合理布局与管控、提高能源利用率具有重要意义。然而,在现实操作中,由于传感器损坏、数据传输失败或存储损坏...
关键词：社会信息 缺失值补全 电力能耗 多元时间序列 自注意力机制 
基于改进TCN的多元时间序列异常检测算法
《计算机工程与设计》2025年第2期416-422,共7页袁安妮 邹春明 王勇 胡津铭 
国家重点研发计划基金项目(2021YFF0602701);上海市自然科学基金项目(20ZR1455900)。
为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同...
关键词：深度学习 时间序列 异常检测 相关性 特征依赖 联合优化 异常值 
基于Shapelets的多元时间序列分类方法
《科学技术与工程》2025年第1期252-261,共10页王威娜 李明莉 
国家自然科学基金(62266046);吉林省自然科学基金(YDZJ202201ZYTS603);吉林省教育厅科研项目(JJKH20230281KJ)。
多元时间序列分类是众多领域的关键问题,但是当前多元时序分类研究面临着原始数据高维、精度不足、可解释性缺乏等问题,这使得模型性能提升受限,准确率难以满足实际需求。针对上述问题,提出基于Shapelets的多元时间序列分类方法。首先,...
关键词：多元时间序列 多元时间序列分类 Shapelets学习 优化策略 
基于多元时间序列的煤矿粉尘浓度预测方法
《矿业安全与环保》2024年第6期35-41,53,共8页邓勤 
重庆市自然科学基金项目(CSTB2023NSCQ-MSX0736);国家重点研发计划项目(2023YFC2509305);中煤科工集团重庆研究院自立重点专项项目(2023ZDZX01)。
为了提高矿井粉尘浓度预测精度,针对煤矿粉尘浓度数据的时序特征,提出了一种基于多元时间序列分析的煤矿粉尘浓度预测方法。采用变分模态分解(VMD)将粉尘浓度时序信号分解为趋势、周期和随机波动3个维度;分别利用灰色模型(GM(1,1))、霍...
关键词：粉尘浓度预测 时序数据 变分模态分解 灰色模型 霍尔特-温特斯三次指数平滑法 自回归移动平均模型 
用于多元时间序列预测的图神经网络模型
《浙江大学学报（工学版）》2024年第12期2500-2509,共10页张晗 
辽宁省应用基础研究计划资助项目(2023JH2/101600040);辽宁省教育厅基本科研资助项目(LJKMZ20221598)。
现有用于多元时序预测的图神经网络模型大多基于预定义图以静态的方式捕捉时序特征,缺少对于系统动态适应和对时序样本之间潜在动态关系的捕捉.提出用于多元时序预测的图神经网络模型(MTSGNN).该模型在一个图学习模块中,采用数据驱动的...
关键词：多元时间序列 图神经网络 静态图 动态图 图交互 
基于多元时间序列动态规整的烟叶智能烘烤系统设计
《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第11期086-090,共5页王龙飞 张幸博 张赛赛 吴岳轩 闫伸 
一般项目+“基于物联网、大数据和人工智能的烟叶智能烘烤技术研究”。
烟叶烘烤是烟草生产中至关重要的环节,其质量直接影响烟草产品的最终品质。随着烟草产业对智能化和高质量发展的需求日益增长,传统的烘烤方式已难以满足现代烟草产业的要求。为了解决这一问题,我们提出了一种基于多元时间序列动态规整...
关键词：多元时间序列动态规整 烟草 智能烘烤 
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