【摘 要】
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时间序列是一种广泛存在于现实中的数据,常见的例子有股市的每日波动,每月家庭耗电量的记录等。经典的时间预测方法,往往有很多局限性,如自回归积分滑动平均方法(ARIMA)或指
【机 构】
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上海市人力资源和社会保障局信息中心,上海对外经贸大学统计与信息学院,上海市数字证书认证中心有限公司
【基金项目】
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海关总署决策咨询研究课题(HG-YB009),国家社会科学基金项目(17BTJ025),上海市科学技术委员会软科学研究项目(18692116100),上海市领军人才项目的资助
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时间序列是一种广泛存在于现实中的数据,常见的例子有股市的每日波动,每月家庭耗电量的记录等。经典的时间预测方法,往往有很多局限性,如自回归积分滑动平均方法(ARIMA)或指数平滑方法(ETS),将一个模型拟合到各个单独的时间序列,进行单点预测。而在真实场景中,知道某个商品的将来需求量的概率分布情况,比简单预测该商品未来需求量的实值更有价值。深度神经网络在时间序列预测领域已经有了许多成功的应用,Flunkert和Gasthaus等人(2019)提出了深度自回归模型(DeepAR),通过联合所有时间序列来训练单
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