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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明属于时间序列预测技术领域，具体涉及面向时间序列预测的漂移脉冲神经网络构建方法及其应用，包括：一种新的编码方法，对原始时间序列转化成神经元首次发放脉冲的时间；另外，网络输入层负责根据编码后z域时间序列数据Zxt、上一时刻的细胞状态Ct‑1和隐藏状态Zht‑1，在对应时刻发放脉冲；隐含层包含遗忘门、输入门和输出门，每个门控的输入为Zxt和Zht‑1对应的脉冲；遗忘门产生的脉冲用于实现选择性忘记Ct‑1的功能；输入门产生的脉冲用于更新当前时刻的细胞状态；遗忘门和输入门共同实现对时间序列的长时性记忆能力；输出门产生的脉冲对应当前时刻的隐藏状态。本发明能够有效解决输入输出神经元间存在的时延问题，并具有长时性记忆能力。

主权项：1.一种面向时间序列预测的漂移脉冲神经网络构建方法，其特征在于，包括：将时间序列数据中的值编码成脉冲神经元发放脉冲的时间并进行z变换，得到编码后z域时间序列数据；采用z域时间序列数据Zxt，对已构建的漂移脉冲神经网络框架中相邻层间连接每两个神经元的突触权重，进行迭代训练，完成面向时间序列预测的漂移脉冲神经网络构建；其中，所述网络框架包括：输入层，分别作为隐含层的遗忘门、输入门和输出门三个门控，用于时间修正的另外两个隐含层，以及输出层；所述输入层用于根据当前时刻的z域时间序列数据Zxt、上一时刻的细胞状态Ct-1和上一时刻的隐藏状态Zht-1，在Zxt对应时刻发放脉冲；所述三个门控中每个门控的输入均为所述Zxt和所述Zht-1所对应的脉冲，且遗忘门神经元所产生的脉冲与所述Ct-1进行修正计算，实现选择性遗忘；所述另外两个隐含层中一个隐含层的输入为所述Zxt和所述Zht-1对应的脉冲，输出为根据当前时刻输入计算出的细胞状态用于与输入门神经元产生的脉冲进行修正计算以提前输入门神经元的脉冲发放时间；上述两个修正计算结果的均值作为所述另外两个隐含层中另一个隐含层的输入，其输出结果为当前时刻的细胞状态Ct，实现细胞状态的更新，遗忘门和输入门通过遗忘和更新细胞状态共同实现对时间序列的长时性记忆；通过输出门神经元产生的脉冲与Ct进行哈德曼积来修正输出门神经元的脉冲发放时间并得到当前时刻的隐藏状态Zht；所述输出层用于根据Zht和Ct，计算对Zxt的预测结果Zyt。

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百度查询： 华中科技大学 面向时间序列预测的漂移脉冲神经网络构建方法及其应用