【摘 要】
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针对LSTM模型对季节性时间序列中的周期、趋势性变化不敏感的特点,提出将SARIMA模型与LSTM模型进行组合,以提高模型预测精度。该方法首先构建了以关键影响因素为非线性输入层和历史数据为线性输入层的多对一LSTM模型,将经过GRA法筛选的关键影响因素及历史数据输入到该模型中得到初步预测结果,使用SARIMA模型依据历史数据对季节性时间序列进行预测,提取预测结果中单位节点的比例序列,以实现对时间序列中周期、趋势信息的抽取,最后根据SARIMA模型中提取的单位节点比例对LSTM得到的初步预测结果进行修正,得
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针对LSTM模型对季节性时间序列中的周期、趋势性变化不敏感的特点,提出将SARIMA模型与LSTM模型进行组合,以提高模型预测精度。该方法首先构建了以关键影响因素为非线性输入层和历史数据为线性输入层的多对一LSTM模型,将经过GRA法筛选的关键影响因素及历史数据输入到该模型中得到初步预测结果,使用SARIMA模型依据历史数据对季节性时间序列进行预测,提取预测结果中单位节点的比例序列,以实现对时间序列中周期、趋势信息的抽取,最后根据SARIMA模型中提取的单位节点比例对LSTM得到的初步预测结果进行修正,得
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