时空序列预测方法综述
Survey of spatio-temporal sequence prediction methods
陆军工程大学 a. 指挥控制工程学院; b. 通信工程学院, 南京 210007
摘要
随着数据采集技术的进步，带有地理位置信息的时空数据迅速增长，迫切需要探索有效的时空数据建模方法。时空序列预测是时空数据建模的基础方法之一，它广泛应用于很多领域。目前缺乏对它进行综述的中文文献，因而对这些方法进行归纳和总结具有重要的研究意义。针对时空序列预测问题进行了研究，首先回顾了其应用背景和发展历程，介绍了它的相关定义及特点。然后按其类别介绍了传统的时空序列预测方法、基于传统机器学习的时空序列预测方法和基于深度学习的时空序列预测方法，并分析了这些方法的应用范围和优缺点。最后对时空序列预测未来的研究方向进行了梳理和展望，为研究者们进一步深入研究时空序列预测问题奠定了理论基础。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0184
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 2881-2888
文章编号: 1001-3695(2020)10-001-2881-08
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
黎维, 陶蔚, 周星宇, 等. 时空序列预测方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2881-2888. (Li Wei, Tao Wei, Zhou Xingyu, et al. Survey of spatio-temporal sequence prediction methods [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2881-2888. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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