基于AR與DNN聯(lián)合模型的地理傳感器時(shí)間序列預(yù)測(cè)
計(jì)算機(jī)科學(xué)
頁(yè)數(shù): 8 2023-11-07
摘要: 地理傳感器時(shí)間序列具有復(fù)雜動(dòng)態(tài)的語(yǔ)義時(shí)空相關(guān)性和地理時(shí)空相關(guān)性。盡管已經(jīng)開發(fā)了各種深度學(xué)習(xí)模型用于時(shí)間序列預(yù)測(cè),但很少有模型能專注于捕捉地理傳感器時(shí)間序列內(nèi)的多類型時(shí)空相關(guān)性。此外,同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)傳感器在未來(lái)某一時(shí)間步的值非常具有挑戰(zhàn)性。為了解決上述問(wèn)題,提出了一種自回歸模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合模型(Joint model of Autoregression and Deep N...