基于集成CW-RNN的时间序列预测研究
刘絮
郑建国
1.东华大学 上海 2000512.东华大学 上海 200051
摘要：虽然时间序列预测问题已形成较为完整的理论体系,但是在复杂情况下的预测准确度和灵活性仍有提高的余地.针对复杂时间序列预测问题提出一种基于深度学习的集成模型.首先分别使用时钟驱动循环神经网络(CW-RNN)和向量自回归(VAR)模型进行预测,然后采用stacking的方式集成两者预测结果.实验结果表明,相比单一模型和传统模型,集成模型对时间序列的预测准确度和灵活性均有显著提高.
关键词：CW-RNN时间序列stacking集成
分类号：F222.3(经济计算、经济数学方法)
论文发表日期：2020-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1590-1594,1699 )
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