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FORECASTING TIME-SERIES DATA IN A NETWORK ENVIRONMENT

机译:预测网络环境中的时间序列数据

摘要

Systems, methods, and computer-readable medium for forecasting a time-series are provided. In one implementation, a method is configured to include a step of providing a time- series to a neural network including one or more branches for processing one or more portions of the time-series. In each of the one or more branches, the method includes separating the respective portion of the time-series into individual portions and applying each portion to a respective sub-branch of a plurality of sub-branches of the one or more branches. The method also includes generating forecasting coefficients for each output time point in each of the respective sub-branches and providing a forecast of the time-series based at least on the forecasting coefficients.
机译:提供了用于预测时间序列的系统,方法和计算机可读介质。在一种实现中,一种方法被配置为包括向神经网络提供时间序列的步骤,包括用于处理时间序列的一个或多个部分的一个或多个分支。在一个或多个分支中的每一个中,该方法包括将时序序列的各个部分分离成各个部分并将每个部分施加到一个或多个分支的多个子分支的各个子分支。该方法还包括为每个各个子分支中的每个输出时间点生成预测系数,并至少基于预测系数提供时序的预测。

著录项

  • 公开/公告号WO2021101864A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CIENA CORPORATION;

    申请/专利号WO2020US60843

  • 发明设计人 AMIRI MARYAM;DJUKIC PETER;MORRIS TODD;

    申请日2020-11-17

  • 分类号G06Q10;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:01:18

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