Page 58 - 2023年第54卷第7期

ｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ，２００４，７５（１）：１ － １４．
［１１］ ＴＡＮＧＬ，ＷＵ Ｙ，ＹＵ Ｌ．Ａ ｎｏｎ － ｉｔｅｒａｔｉｖｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇｐａｒａｄｉｇｍ ｕｓｉｎｇＲＶＦＬｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒ
ｃｒｕｄｅｏｉｌｐｒｉｃｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１８，７０：１０９７ － １１０８．
［１２］ ＬＩＵＨ，ＴＩＡＮＨ，ＰＡＮＤ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｓｆｏｒｗｉｎｄｓｐｅｅｄｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔ，ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔ，ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ
ａｎｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１３，１０７：１９１ － ２０８．
［１３］ ＨＯＮＧＷ，ＦＡＮＧ．Ｈｙｂｒｉｄｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｗｉｔｈｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｓｈｏｒｔｔｅｒｍ ｌｏａｄ
ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｉｅｓ，２０１９，１２（６）：１０９３．
［１４］ ＫＡＢＩＲＭ，ＳＨＡＨＮＡＺＣ．ＤｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆＥＣＧｓｉｇｎａｌｓｂａｓｅｄｏｎｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＥＭＤａｎｄｗａｖｅｌｅｔｄｏ
ｍａｉｎｓ ［Ｊ］．ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１２，７（５）：４８１ － ４８９．
［１５］ ＺＨＡＯＨ，ＺＨＥＮＧＪ，ＸＵＪ，ｅｔａｌ．Ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｂｒｏａｄｌｅａｒｎ
ｉｎｇｓｙｓｔｅｍ ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１９，７：９９２６３ － ９９２７２．
［１６］ ＬＩＴ，ＹＡＮＧ Ｍ， ＷＵ Ｊ， ｅｔａｌ．Ａ ｎｏｖｅｌｉｍａｇｅｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎａｆｒａｃｔｉｏｎａｌ － ｏｒｄｅｒｈｙｐｅｒｃｈａｏｔｉｃ
ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄＤＮＡｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，２０１７．ｄｏｉ：１０．１１５５?２０１７?９０１０２５１．
［１７］ ＢＡＯＷ，ＹＵＥＪ，ＲＡＯＹ，ｅｔａｌ．Ａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｆｉｎａｎｃｉａｌｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｕｓｉｎｇｓｔａｃｋｅｄａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒｓ
ａｎｄｌｏｎｇ － ｓｈｏｒｔｔｅｒｍ ｍｅｍｏｒｙ［Ｊ］．ＰＬｏＳＯＮＥ，２０１７，１２（７）：ｅ０１８０９４４．
［１８］ ＹＺＡＢ，ＹＵＡＮＺ，ＣＫＡ，ｅｔａｌ．ＡｎｅｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＶＭＤ － ＰＲＢＦ － ＡＲＭＡ － Ｅｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ
ｗｉｎｄｓｐｅｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２０，２０３：１１２２５４．
［１９］ ＬＩＡＮＧＹ，ＮＩＵＤ，ＨＯＮＧＷ．Ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｒａｌｒｅｇｒｅｓ
ｓｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ，２０１９，１６６（１）：６５３ － ６６３．
［２０］ ＨＵＡＮＧＮ，ＳＨＥＮＺ，ＬＯＮＧＳ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅＨｉｌｂｅｒｔｓｐｅｃｔｒｕｍ ｆｏｒｎｏｎｌｉｎｅａｒ
ａｎｄｎｏｎ － ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＰｈｙｓｉｃａｌ＆ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅｓ，１９９８，
４５４（１９７１）：９０３ － ９９５．
［２１］ ＭＩＸ，ＬＩＵＨ，ＬＩＹ．Ｗｉｎｄｓｐｅｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｓｉｎｇｕｌａｒｓｐｅｃｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
ａｎｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１９，１８０：１９６ － ２０５．
［２２］ ＦＵ Ｗ， ＷＡＮＧ Ｋ， ＴＡＮ Ｊ， ｅｔａｌ．Ａ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ， ｃｏｍｐｏｕｎｄ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓａｎｄｎｏｖｅｌｈｙｂｒｉｄｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ － ｂａｓｅｄｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｍｕｌｔｉ － ｓｔｅｐ
ａｈｅａｄｓｈｏｒｔ － ｔｅｒｍ ｗｉｎｄｓｐｅｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２０，２０５：１１２４６１．
［２３］ ＺＨＡＮＧＹ，ＹＡＮ Ｂ， ＡＡＳＭＡ Ｍ．Ａ ｎｏｖｅｌｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋ： Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｉｎａｎｃｉａｌｔｉｍｅ
ｓｅｒｉｅｓｕｓｉｎｇＣＥＥＭＤａｎｄＬＳＴＭ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２０，１５９：１１３６０９．
［２４］ ＷＡＮＧＢ，ＷＡＮＧＪ．Ｄｅｅｐｍｕｌｔｉ － ｈｙｂｒｉｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈｒａｎｄｏｍ ＥＷＴｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｌｅａｒｎｉｎｇ
ｒａｔｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｃｒｕｄｅｏｉｌｆｕｔｕｒｅｓ ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２０，１６１：１１３６８６．
［２５］ ＲＥＩＣＨＳＴＥＩＮＭ，ＣＡＭＰＳＶＡＬＬＳＧ，ＳＴＥＶＥＮＳＢ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｆｏｒｄａｔａ －ｄｒｉｖ
ｅｎＥａｒｔｈｓｙｓｔｅｍ ｓｃｉｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２０１９，５６６（７７４３）：１９５ － ２０４．
［２６］ ＲＡＨＭＡＮＡ，ＳＲＩＫＵＭＡＲＶ，ＳＭＩＴＨ Ａ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｆｏｒｃｏｍｍｅｒｃｉａｌａｎｄｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｂｕｉｌｄ
ｉｎｇｓｕｓｉｎｇｄｅｅｐｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１８，２１２：３７２ － ３８５．
［２７］ ＸＩＡＮＧＺ，ＹＡＮＪ，ＤＥＭＩＲＩ．Ａ ｒａｉｎｆａｌｌ － ｒｕｎｏｆｆｍｏｄｅｌｗｉｔｈＬＳＴＭ－ ｂａｓｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅ － ｔｏ － ｓｅｑｕｅｎｃｅｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．
ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０２０．ｄｏｉ：１０．１０２９?２０１９ＷＲ０２５３２６．
［２８］ 刘擘龙，张宏立，王聪，等．基于序列到序列和注意力机制的超短期风速预测 ［Ｊ］．太 阳 能 学 报，２０２１，
４２（９）：２８６ － ２９４．
［２９］ 杜圣东，李天瑞，杨燕，等．一种基于序列到序列时空注意力学习的交通流预测模型［Ｊ］．计算机研究与
发展，２０２０，５７（８）：１７１５ － １７２８．
［３０］ 刘明辉，王晓玲，王佳俊，等．土石坝料压实特性改进多输出预测模型研究 ［Ｊ］．水 力 发 电 学 报，２０２２，
４１（１）：６３ － ７３．
［３１］ ＣＨＥＮＷ，ＷＡＮＧＸ，ＷＡＮＧＪ，ｅｔａｌ．Ｄｙｎａｍｉｃｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｃａｕｓｉｎｇｄａｍｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｈｙｂｒｉｄ
ｇｒｅｙｄｙｎａｍｉｃｉｎｃｉｄｅｎｃｅｍｏｄｅｌ ［Ｊ］．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２０２１，２４２：１１２４８２．
［３２］ ＳＵＴＳＫＥＶＥＲＩ， ＶＩＮＹＡＬＳＯ， ＬＥ Ｑ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅｔｏｓｅｑｕｅｎｃｅｌｅａｒｎｉｎｇｗｉｔｈ ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］??ＮＩＰＳ．ＭＩＴ
Ｐｒｅｓｓ，２０１４．
［３３］ 杨磊，赵红东，于快快．基于多头 注 意 力 机 制 的 端 到 端 语 音 情 感 识 别 ［Ｊ］．计 算 机 应 用，２０２２，４２（６）：

— ８ １ —
６