【IEEETII】数据不确定性下基于深度混合网络的工业过程多变量时间序列预测
随着工业物联网（IIoT）的快速发展，减少数据的不确定性已成为预测系统发展趋势和制定未来维护策略的关键问题。本文提出了一个端到端的、基于深度混合网络的、短期的、多变量的工业过程时间序列预测框架。首先，采用最大信息协同有效性提取非线性变量相关特征。其次，设计了一个带有残差消除模块的卷积神经网络来消除数据的不确定性。第三，以时间分布的形式连接双向门控递归单元网络，以实现提前预测。最后，采用优化的贝叶斯优化方法来优化模型的学习率。在案例研究中，与其他最先进的基于深度学习的时间序列预测方法进行了比较，说明了所提出的框架在噪声IIoT环境中的优越性。
