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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明属于深度学习中的数据挖掘技术领域，具体为一种基于因果关系与注意力机制的多变量时间序列预测系统。本发明系统包括：适用于时间序列的因果推断模块；基于神经网络的因果‑时序注意力机制模块；基于多层感知机的解码器模块；因果推断模块从采样数据中推断出各个变量的因果图，包括用于评估所因果图质量的交叉验证对数似然得分函数以及用于搜索因果图的贪婪等价搜索算法；因果‑时序注意力机制模块提取时间序列历史数据的因果‑时序特征，并将该特征编码为一组特征向量；解码器解码因果‑时序注意力机制输出的因果‑时序特征，以得到最终的预测结果。本发明弥补现有多变量时间序列预测在因果推断方面的空缺，有效地提高时间序列预测准确性。
主权项：1.一种基于因果关系的时间序列预测系统，其特征在于，包括：适用于时间序列的因果推断模块为时间序列变量之间的关系建模提供依据；基于神经网络的因果-时序注意力机制模块；基于多层感知机的解码器模块；其中：所述适用于时间序列的因果推断模块，通过因果推断算法，从采样数据中推断出各个变量的因果图，包括用于评估所因果图质量的交叉验证对数似然得分函数，以及用于搜索因果图的贪婪等价搜索算法；所述基于神经网络的因果-时序注意力机制模块，用于提取时间序列历史数据的因果-时序特征，并将该特征编码为一组特征向量；所述基于多层感知机的解码器模块，用于解码因果-时序注意力机制输出的因果-时序特征，以得到最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于因果关系的时间序列预测系统
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