作者
上市的：- 卡桑·班达拉
- 克里斯托夫·伯格迈尔
- 斯拉威克·斯密尔
摘要
随着大数据的出现，如今在许多应用程序中，可以使用包含大量类似时间序列的数据库。用传统的单变量预测程序预测这些领域的时间序列，为生成准确预测留下了巨大潜力。递归神经网络（RNN），特别是长短期记忆（LSTM）网络，最近已经证明，当在所有可用时间序列中进行训练时，在这种情况下，它们能够优于最先进的单变量时间序列预测方法。然而，如果时间序列数据库是异构的，准确性可能会下降，因此在该空间走向全自动预测方法的过程中，需要在方法中建立时间序列之间的相似性概念。为此，我们提出了一个预测模型，该模型可以与不同类型的RNN模型一起用于相似时间序列的子群，这些子群是通过时间序列聚类技术识别的。我们使用广泛流行的RNN变体LSTM网络评估我们提出的方法。我们的方法在竞争评估程序下的基准数据集上取得了具有竞争力的结果。特别是，在平均sMAPE准确度方面，它始终优于基线LSTM模型，并优于CIF2016预测竞争数据集上的所有其他方法。
建议引用
卡桑·班达拉（Kasun Bandara）、克里斯托夫·伯格迈尔（Christoph Bergmeir）和斯拉威克·斯梅尔（Slawek Smyl），2017年。"基于相似序列组的递归神经网络跨时间序列数据库的预测：一种聚类方法,"论文1710.03222，arXiv.org，2018年9月修订。手柄：RePEc:arx:论文：1710.03222
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