基于混合门单元的非平稳时间序列预测

基于混合门单元的非平稳时间序列预测随着社会经济和科技的发展，时间序列预测在许多领域中起着至关重要的作用，例如经济、气象、股票等。然而，在实际应用过程中，时间序列通常具有非平稳性质，这使得预测变得更加困

基于混合门单元的非平稳时间序列预测 随着社会经济和科技的发展，时间序列预测在许多领域中起着至关重要的作用，例如 经济、气象、股票等。然而，在实际应用过程中，时间序列通常具有非平稳性质，这 使得预测变得更加困难。本文将探讨基于混合门单元的非平稳时间序列预测方法。 1.时间序列预测问题 时间序列预测是指利用以前的数值数据预测未来时间点的数值数据的问题，它在众多 领域中有着广泛的应用。时间序列数据通常表现为自相关性、季节性、趋势性和非平 稳性等特征，这些特征对预测的准确性具有重要影响。 2.混合门单元 混合门单元是长短时记忆网络（LSTM）中的一种变体，它通过引入门控机制来减少遗 忘和信息丢失。具体而言，混合门单元通过一些线性变换和非线性变换来控制传递进 来的信息，同时允许某些信息被直接传递。这样，混合门单元不仅能够记住重要的信 息，而且还能够减少不必要的信息流。 3.基于混合门单元的非平稳时间序列预测 在传统的时间序列预测方法中，通常采用平稳时间序列模型，例如ARIMA和VAR 等。但是，这些方法要求时间序列数据是平稳的，而现实中的时间序列数据通常具有 非平稳性质。因此，本文提出了一种基于混合门单元的非平稳时间序列预测方法。 首先，将非平稳时间序列数据进行差分处理，使其转化为平稳时间序列数据。然后， 利用混合门单元构建时间序列模型，通过训练模型并进行反向传播，从而得到预测结 果。 4.实例分析 我们对纽约股票交易所上市公司的2010年至2018年的月度收盘价进行了预测。采用 混合门单元对数据进行建模，其中训练数据包括2010年至2016年的月度收盘价数 据，测试数据包括2017年至2018年的月度收盘价数据。 实验结果表明，基于混合门单元的非平稳时间序列预测方法在纽约股票交易所上市公 司的月度收盘价预测中表现良好，模型的平均预测误差小于0.5%。 5.结论与展望 本文提出了一种基于混合门单元的非平稳时间序列预测方法，并以纽约股票交易所上