TY - A2的熊,范盟——粉丝,金盟——黄,Yipan盟——张,柯盟——王,森盟——陈,金华AU - Chen Baiping PY - 2021 DA - 2021/10/13 TI - DWNet:双窗口深层神经网络时间序列预测SP - 1125630六世- 2021 AB -多变量时间序列预测是一个非常重要的任务,发挥了巨大的作用,在气候、经济和其他领域。我们通常用一种引起Encoder-Decoder网络来处理多变量时间序列预测,因为注意力机制使模型更容易专注于真正重要的属性。然而,Encoder-Decoder网络问题,序列的长度越长,越预测精度,这意味着Encoder-Decoder网络无法处理系列,因此无法获得详细的历史信息。在本文中,我们提出一种双窗口深层神经网络(DWNet)预测时间序列。双窗口机制允许模型我multigranularity依赖关系的时间序列,如当地的信息从一个短序列和全球信息从长序列。我们的模型优于九基线方法在四个不同的数据集。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/1125630——10.1155 / 2021/1125630 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性