Strategies of Multi-Step-ahead Forecasting for Chaotic Time Series using Autoencoder and LSTM Neural Networks: A Comparative Study

自编码 计算机科学 人工神经网络 时间序列 系列(地层学) 混乱的 均方误差 人工智能 循环神经网络 深度学习 多输入多输出 算法 机器学习 数学 统计 频道(广播) 古生物学 生物 计算机网络
作者
Nguyen Ngoc Phien,Tuan Anh Duong,Jan Platoš
标识
DOI:10.1145/3582177.3582187
摘要

There has been a lot of research on the use of deep neural networks in forecasting time series and chaotic time series data. However, there exist very few works on multi-step ahead forecasting in chaotic time series using deep neural networks. Several strategies that deal with multi-step-ahead forecasting problem have been proposed in literature: recursive (or iterated) strategy, direct strategy, a combination of both the recursive and direct strategies, called DirRec, the Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) strategy, and the fifth strategy, called DirMO which combines Direct and MIMO strategies. This paper aims to propose a new deep learning model for chaotic time series forecasting: LSTM-based stacked autoencoder and answer the research question: which strategy for multi-step ahead forecasting using LSTM-based stacked autoencoder yields the best performance for chaotic time series. We evaluated and compared in terms of two performance criteria: Root-Mean-Square Error (RMSE) and Mean-Absolute-Percentage Error (MAPE). The experimental results on synthetic and real-world chaotic time series datasets reveal that MIMO strategy provides the best predictive accuracy for chaotic time series forecasting using LSTM-based stacked autoencoder.
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