技术编号：20445070
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及时间序列预测领域，具体涉及一种基于交互式多尺度循环神经网络的时间序列预测方法。背景技术时间序列广泛存在于电力、医疗和金融等领域。时间序列预测是指根据一段历史时间的观测值，预测接下来某个时刻的观测值，是数据挖掘中的重要研究课题。许多现实世界中的时间序列在不同时间尺度上表现出不同的模式。例如，由一个家庭用电量构成的时间序列中，存在两个(每日和每周)重复出现的模式。以日为单位的重复模式(短期依赖)反映了早晚高峰的影响，以周为单位的重复模式(长期依赖)反映了工作日和周末的差异。一个好的时间序列...
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