یک شبکۀ حافظۀ طولانی کوتاه‌مدت عمیق مبتنی بر توجه تکاملی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
- سال انتشار: 1399
- محل انتشار: مجله هوش محاسباتی در مهندسی برق، دوره: 11، شماره: 4
- کد COI اختصاصی: JR_ISEE-11-4_002
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 561
نویسندگان
دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران
دانشیار، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران
استادیار، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران
چکیده
پیش‌بینی طولانی‌مدت سری‌های زمانی یک مسئله، مهم و چالش‌برانگیز است. امروزه شبکه‌های عمیق به‌خصوص شبکه‌های حافظۀ طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)، با موفقیت در پیش‌بینی سری‌های زمانی به کار گرفته شده‌اند. شبکه‌های LSTM وابستگی‌های طولانی‌مدت را حفظ می‌کنند؛ اما توانایی آنها در اختصاص درجه‌های مختلف توجه به ویژگی‌های زیر پنجره در چند مرحلۀ زمانی کافی نیست. همچنین، عملکرد این شبکه‌ها به‌شدت به مقادیر ابرپارامتر آنها بستگی دارد و اتخاذ یک روش کارآمد برای کسب مقادیر مطلوب، مهم است. در این پژوهش برای غلبه بر چالش‌های فوق، LSTM عمیق مبتنی بر توجه تکاملی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی چندمتغیره توصیه می‌شود که به‌طور خودکار، یکی از بهترین ترکیب‌ها از مقادیر پارامترهای LSTM و وزن توجه به ویژگی‌ها را می‌یابد. راه‌حل پیشنهادی از الگوریتم ژنتیک برای تنظیم مناسب معماری شبکه LSTM عمیق بهره می‌گیرد. به‌منظور ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهادی، از سه مجموعه داده در زمینه‌های انرژی و محیط‌زیست بهره گرفته شده است. نتایج آزمایشی نشان می‌دهند الگوریتم پیشنهادی، در مقایسه با سایر مدل‌های پایه، بهتر عمل می‌کند.کلیدواژه ها
ابرپارامتر, الگوریتم تکاملی, سری‌های زمانی, چندمتغیره, شبکۀ حافظۀ طولانی کوتاه‌مدت, مکانیزم توجهاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.