一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法.pdf

基于机器学习融合算法的海浪有效波高预测研究.docx 基于机器学习融合算法的海浪有效波高预测研究一、引言 海浪有效波高作为海洋工程和海洋科学研究中的重要参数，对海洋资源的开发和利用、海上运输、渔业捕捞等领域具有重要的应用价值。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的海浪有效波高预测模型逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于机器学习融合算法的海浪有效波高预测方法，以提高预测精度和鲁棒性。二、研究背景与意义 海浪有效波高的准确预测对于保障海上安全、提高经济效益具有重要意义。传统的海浪预测方法主要依赖于物理模型和经验公式，但这些方法往往受到多种因素的影响，如气象条件、海流、海底地形等，导致预测结果存在一定的误差。随着机器学习技术的发展，越来越

2025-05-29 约4.72千字 10页立即下载

基于时空特征提取的海浪波高预测方法.docx 基于时空特征提取的海浪波高预测方法 一、引言 海浪波高的预测对于海洋工程、航海安全、海洋资源开发等众多领域具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于数据驱动的预测方法在海洋波高预测领域得到了广泛应用。本文提出一种基于时空特征提取的海浪波高预测方法，旨在通过分析海浪的时空特性，提高波高预测的准确性和稳定性。二、方法概述本方法主要基于时空特征提取技术，结合机器学习算法，对海浪波高进行预测。首先，收集历史海浪数据，包括波高、风速、风向、海流等信息；其次，运用时空特征提取技术，从海浪数据中提取出有用的时空特征；最后，将提取的特征输入到机器学习模型中，进行波高预测。三、时空特征提取时

2025-03-29 约3.95千字 8页立即下载

基于深度学习的多变量时间序列预测方法研究.docx 基于深度学习的多变量时间序列预测方法研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，时间序列数据预测问题愈发重要，其涉及金融、能源、物流等多个领域。在传统的多变量时间序列预测中，线性模型及简单的统计方法占据主导地位。然而，这些方法在处理复杂、非线性的时间序列数据时，往往难以捕捉到数据间的复杂关系。近年来，深度学习技术以其强大的特征提取能力和非线性建模能力，在多变量时间序列预测中展现出显著的优势。本文旨在研究基于深度学习的多变量时间序列预测方法，为相关领域提供理论支持和实践指导。二、多变量时间序列预测背景与意义多变量时间序列预测是利用多个相关变量的历史数据，预测未来某一时刻的特定变量值。这种预测方法

2025-02-20 约4.97千字 10页立即下载

基于深度学习的时间序列预测方法研究.pdf 摘要随着信息技术和数据采集能力的迅猛发展，海量的时间序列数据不断涌现并被详细记录。由于时间序列在众多实际应用中占据着重要地位，因此也涌现了许 (TimeSeriesForecastingTSF) 多时间序列预测，的方法。近年来，由于基于 Transformer框架的方法在处理长距离依赖关系时的优势，使其在时间序列预测 任务上的研究备受关注。然而随着输入长度的增加，Transformer模型的复杂度也会飞速增长，这也导致其在处理长输入的时间序列预测任务(LongSequence Time-SeriesForecasting，LSTF)时出现内存瓶颈问题。为了缓解此问题，研究者提出使用稀疏

2025-05-03 约10.24万字 65页立即下载

基于深度学习的时间序列预测方法研究.pdf 摘要摘要 时间序列预测在社会、经济、医学、气象等众多领域中均发挥着至关重要的作用，它不仅是数据挖掘和决策的基础，也是众多学者研究的热点与难点。然而，如何有效改进预测模型、提高预测精度，是时间序列预测领域的关键创新点。在此背景下，本文试图构建出能够精确预测亦具有良好性能的组合模型并加以改进，通过将不同模型的优势有效结合，避免了单模型无法精确刻画数据的缺陷。同时创新性的将复杂时序数据分解为若干个简单分量，以充分降低序列的

2025-05-25 约10.62万字 62页立即下载

一种基于深度学习的序列标注方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114880992 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210420707.2 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人浪潮云信息技术股份

2023-05-17 约1.28万字 13页立即下载

一种基于融合机器学习和时间序列的需求预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881294 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210390768.9 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人浙江工业大学

2023-05-14 约1.14万字 10页立即下载

2025-03-14 约5.43千字 12页立即下载

基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究.docx 基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究一、引言股指预测是金融市场分析的重要组成部分，对投资者而言具有极其重要的价值。传统的预测方法通常依赖于统计模型和时间序列分析，然而，随着人工智能和机器学习领域的快速发展，深度学习算法在股指预测中展现出强大的潜力。本文旨在探讨基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究，以期为金融市场分析和投资决策提供新的思路和方法。二、时间序列模型与股指预测 时间序列模型是一种基于历史数据预测未来趋势的方法。在股指预测中，时间序列模型通过分析历史股价数据，提取出有用的信息，如趋势、季节性、周期性等，以预测未来股价的走势。常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数

2025-02-16 约4.88千字 10页立即下载

基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究.docx PAGE 1- 基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究第一章深度学习与时间序列分析概述第一章深度学习与时间序列分析概述 (1)深度学习作为人工智能领域的一项前沿技术，近年来在各个领域都取得了显著的进展。特别是在时间序列分析领域，深度学习模型因其强大的非线性拟合能力和高度的自适应性，逐渐成为研究热点。传统的时序分析方法如ARIMA、SARIMA等在处理非线性复杂的时间序列问题时往往表现出不足，而深度学习模型则能够有效地捕捉数据中的非线性特征和时序关系，为时间序列预测提供了一种新的思路。 (2)时间序列分析是对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析的过程，目的是从中发现数据随时间的演化规律和潜

2025-01-19 约2.35千字 5页立即下载

基于深度学习的多元时间序列预测模型研究.docx 基于深度学习的多元时间序列预测模型研究一、引言随着大数据时代的来临，多元时间序列预测已成为众多领域的研究热点。这些序列往往包含丰富的时空信息，具有高度的动态性和复杂性。深度学习技术的发展为时间序列预测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的多元时间序列预测模型，探讨其理论原理、方法以及在具体领域的应用。二、背景及意义 时间序列预测是指通过分析历史数据来预测未来数据的趋势、周期性或模式等特征。多元时间序列预测则需要考虑多个相关变量的影响。在许多领域，如金融、气象、交通等，多元时间序列预测具有重要的应用价值。传统的预测方法往往难以处理复杂的非线性关系和时空依赖性，而深度学习技术可以有

2025-04-16 约5.3千字 10页立即下载

基于相似性分析的深度学习时间序列多步预测研究.pdf 摘要 时间序列预测，尤其是多元时间序列预测一直是时间序列众多研究内容中的热点与难点。现有研究在时间序列预测方面仍存在一些局限性，忽视了相似时间 序列的影响，缺乏一个精准且性能高效的预测模型。为此本文围绕时间序列相似性和相关深度学习技术对多元时间序列预测精度问题展开探索研究。本文的主要工作及贡献如下：（1）针对现有多元时间序列预测中缺乏对时序内部历史相似时序因素的有效利用以及预测误差大两个问题，提出了一种融合内部历史相似时序影响的预测 模型，名为Simformer。该方法首先利用DTW算法在历史时序中搜索到与当前时序相似的时序，然后采用特征相加的方式进行特征融合，在不增加计算量的前

2025-05-05 约8.08万字 55页立即下载

基于二阶段深度学习模型的时间序列信号搜寻方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116403027 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310271654.7 (22)申请日 2023.03.20 (71)申请人三峡大学

2023-07-06 约1.7万字 16页立即下载

一种基于边缘云的物联网时间序列预测系统及方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112822244 B (45)授权公告日 2022.06.24 (21)申请号 202011622265.7 G08C 17/02 (2006.01)

2023-06-03 约1.31万字 10页立即下载

一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548592 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210199667.3 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人重庆邮电大学

2023-05-11 约1.64万字 16页立即下载