选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日～12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼...选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日～12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼小绿叶蝉种群动态的可行性、建模步骤及准确性验证进行了探讨。与其他相关预测模型相比,自回归模型显得简便易行实用。展开更多
地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的...地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network,J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。展开更多
文摘选定西湖龙井茶叶原产地的优质丰产茶园、普通丰产茶园、山林间茶园、种质资源圃和茶-林间作等5类代表性茶园,从2007年4月20日～12月26日,5 d 1次调查假眼小绿叶蝉种群数量,作为时间序列自回归模型的数据源。据此对自回归模型预测假眼小绿叶蝉种群动态的可行性、建模步骤及准确性验证进行了探讨。与其他相关预测模型相比,自回归模型显得简便易行实用。
文摘地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network,J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。
