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吴治龙

作品数：1 被引量：11H指数：1
供职机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇时间序列
  • 1篇网络
  • 1篇可信网络
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯过程

机构

  • 1篇重庆邮电大学

作者

  • 1篇曾宪华
  • 1篇吴治龙
  • 1篇何正义

传媒

  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于集成深度学习的时间序列预测模型被引量：11
2016年
基于高斯过程的条件受限玻尔兹曼机(GCRBM)时序模型可以很好的预测单一种类时序数据,但是该模型难以预测多类别的真实高维数据。针对这个问题,提出基于集成深度学习的时间序列预测模型,对多类时序对应训练多个深可信网络(deep belief networks,DBN)模型来学习低维特征,利用低维特征对应训练多个GCRBM时序模型。预测时序时先通过训练出的一组DBN模型对目标数据进行降维并通过重建误差识别类别,然后通过识别到的类别所对应的GCRBM模型预测目标数据的后期时序。在CASIA-A步态数据集上的试验结果表明:本方法能够准确识别出步态序列,而且预测结果能够模拟出真实的步态序列,证实了本模型的有效性。
何正义曾宪华曲省卫吴治龙
关键词：时间序列
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