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摘要：本发明公开了一种基于时序卷积和Informer的集成学习预测方法，包括：S1、对原始数据进行预处理；S2、通过MI方法对预处理后的数据进行特征选择，剔除冗余特征；S3、将TCN模型与Informer模型融合，构建得到TCN‑Informer预测模型，将经过步骤S1和S2处理后的数据代入到TCN‑Informer预测模型中得到MTCN‑Informer预测模型；S4、通过Stacking将LSTM模型与MTCN‑Informer组合模型进行集成，得到St‑LSTM‑MTInformer集成模型从而进行预测。本发明可以同时满足对时序数据的短期和中长期预测，且预测精度更高。
主权项：1.一种基于时序卷积和Informer的集成学习预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对原始数据进行预处理；S2、通过MI方法对步骤S1预处理后的数据进行特征选择，剔除冗余特征；S3、构建MTCN-Informer预测模型：将TCN模型与Informer模型融合，构建得到TCN-Informer预测模型，将经过步骤S1和S2处理后的数据代入到TCN-Informer预测模型中，从而得到MTCN-Informer预测模型；S4、构建St-LSTM-MTInformer集成模型：通过集成学习方法Stacking将LSTM模型与MTCN-Informer组合模型进行集成，得到St-LSTM-MTInformer集成模型，从而进行预测。
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百度查询： 武汉科技大学 基于时序卷积和Informer的集成学习预测方法
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