序列分析(sequentiaI analysis)是指按时间顺序记录、分析生产系统中人机各成分的活动类型、功能及对应关系。主要用于了解生产系统各成分的活动状况及人机的配合程度,为平衡生产负荷、降低成本及提高效率提供依据。

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本文研究了利用深度神经网络(DNN)联合预测多金融时间序列(TS)的困难。我们研究基于DNN的模型是否可以通过直接学习它们的表示形式来更有效地预测这些TS。为此,我们利用动态因子图(DFG),我们提出了一种新的基于变长注意力的机制,使它的记忆增强。利用这一机制,我们提出了一种用于多元TS预测的无监督DNN架构,该架构允许学习和利用这些TS之间的关系。我们在覆盖19年投资基金活动的两个数据集上测试了我们的模型。我们的实验结果表明,我们提出的方法在预测21天价格轨迹方面明显优于典型的基于DNN和统计模型。

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