【摘 要】
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针对传统的数据融合算法对高噪声、大规模、数据结构复杂的时间序列数据融合性能较差的问题,该文提出了一种混合神经网络的数据融合算法(即SCLG算法).SCLG算法的思想如下:首
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,西安电子科技大学通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91338115),111引智计划(B08038)
论文部分内容阅读
针对传统的数据融合算法对高噪声、大规模、数据结构复杂的时间序列数据融合性能较差的问题,该文提出了一种混合神经网络的数据融合算法(即SCLG算法).SCLG算法的思想如下:首先利用奇异谱分析算法对数据分解重构以达到去噪的目的;其次,通过深层卷积神经网络提取数据的空间特征和短期时间特征;然后,利用长短期记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)网络双层网络,进一步深度提取了数据时间维度上的特征;最后,利用全连接网络,综合主要信息输出最终的决策.通过SP&500和AQI数据集上的实验结果表明,该算法在
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