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基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测

陈中林 杨翠丽 乔俊飞

控制理论与应用2022,Vol.39Issue(5):867-878,12.
控制理论与应用2022,Vol.39Issue(5):867-878,12.DOI:10.7641/CTA.2021.10693

基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测

The prediction of incomplete time series via TG–LSTM neural network

陈中林 1杨翠丽 1乔俊飞1

作者信息

  • 1. 北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,智能环保北京实验室,北京市人工智能研究院,北京100124
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摘要

关键词

数据缺失/非完整时间序列/长短期记忆神经网络/前向传播算法/学习算法

引用本文复制引用

陈中林,杨翠丽,乔俊飞..基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测[J].控制理论与应用,2022,39(5):867-878,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(61890930–5,62021003,61973010),国家重点研发计划项目(2021ZD0112302),北京市自然科学基金项目(4202006)资助. (61890930–5,62021003,61973010)

控制理论与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-8152

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