基于多尺度特征融合與雙注意力機(jī)制的多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)

摘要： 多元時(shí)間序列的各子序列包含不同時(shí)間跨度的多尺度特征，現(xiàn)有時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型不能有效地捕獲多尺度特征以及評(píng)估其重要程度。提出一種基于多尺度時(shí)序特征融合與雙注意力機(jī)制的多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)FFANet，有效融合多尺度特征并關(guān)注其中重要部分。通過(guò)多尺度時(shí)序特征融合模塊中并行的時(shí)序膨脹卷積層，使模型具有多種感受域，從而提取時(shí)序數(shù)據(jù)在不同尺度上的特征，并根據(jù)重要性對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)融合。利用雙...