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    时序预测的深度学习算法介绍

    深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法,近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、卷积神经网络(CNN)、注意力机制(Attention)和混合模型(Mix )等,与机器学习需要经过复杂的特征工程相比,这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等,即可端到端输出时序预测结果。深度学习算法能够自动学习时间序列数据中的模式和趋势,神经网络涉及隐藏层数、神经元数、学习率和激活函数等重要参数,对于复杂的非线性模式,深度学习模型有很好的表达能力。在应用深度学习方法进行时序预测时,需要考虑数据的平稳性和周期性,选择合适的模型和参数,进行训练和测试,并进行模型的调优和验证。来源:轮回路上打碟的小年轻(侵删)

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