本文主要研究内容
作者孙晓丽,郭艳,李宁,宋晓祥（2019）在《基于改进RNN的多变量时间序列缺失数据填充算法》一文中研究指出：随着大数据时代的来临,多变量时间序列的应用价值得到了越来越多的关注。然而,缺失数据的存在严重影响了对多变量时间序列的进一步开发利用。针对这个问题,提出了基于改进递归神经网络的多变量缺失数据填充算法,该算法通过衰减机制可以获得更多有用的隐藏信息,从而更好地完成对多变量缺失数据的填充。首先,对多变量数据进行预处理,得到网络的输入向量;其次,在长短时记忆(Long-Short-Term Memory,LSTM)单元的基础上引入衰减机制,提出了两种改进的缺失数据填充模型。改进后的模型能够更多更好地获取长时间间隔的隐藏信息,并对输入进行相应的衰减处理。为检验算法的性能,在上海空气质量数据集以及多传感器数据融合活动识别系统(Activity Recognition system based on Multisensor data fusion,ARe M)数据集上进行了仿真实验。结果表明,相比于其他算法,所提算法能够更好地实现多变量时间序列的缺失数据填充。
Abstract
sui zhao da shu ju shi dai de lai lin ,duo bian liang shi jian xu lie de ying yong jia zhi de dao le yue lai yue duo de guan zhu 。ran er ,que shi shu ju de cun zai yan chong ying xiang le dui duo bian liang shi jian xu lie de jin yi bu kai fa li yong 。zhen dui zhe ge wen ti ,di chu le ji yu gai jin di gui shen jing wang lao de duo bian liang que shi shu ju tian chong suan fa ,gai suan fa tong guo cui jian ji zhi ke yi huo de geng duo you yong de yin cang xin xi ,cong er geng hao de wan cheng dui duo bian liang que shi shu ju de tian chong 。shou xian ,dui duo bian liang shu ju jin hang yu chu li ,de dao wang lao de shu ru xiang liang ;ji ci ,zai chang duan shi ji yi (Long-Short-Term Memory,LSTM)chan yuan de ji chu shang yin ru cui jian ji zhi ,di chu le liang chong gai jin de que shi shu ju tian chong mo xing 。gai jin hou de mo xing neng gou geng duo geng hao de huo qu chang shi jian jian ge de yin cang xin xi ,bing dui shu ru jin hang xiang ying de cui jian chu li 。wei jian yan suan fa de xing neng ,zai shang hai kong qi zhi liang shu ju ji yi ji duo chuan gan qi shu ju rong ge huo dong shi bie ji tong (Activity Recognition system based on Multisensor data fusion,ARe M)shu ju ji shang jin hang le fang zhen shi yan 。jie guo biao ming ,xiang bi yu ji ta suan fa ,suo di suan fa neng gou geng hao de shi xian duo bian liang shi jian xu lie de que shi shu ju tian chong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自信息技术与网络安全的孙晓丽,郭艳,李宁,宋晓祥，发表于刊物信息技术与网络安全2019年11期论文，是一篇关于缺失数据填充论文,多变量时间序列论文,衰减机制论文,上海空气质量数据集论文,数据集论文,信息技术与网络安全2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自信息技术与网络安全2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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