使用BP（Backpropagation）神经网络进行时间序列预测是一种常见且有效的方法。以下是一个基于BP神经网络进行
2025-02-12 16:44
时间序列预测在金融、气象、销售预测等领域有着广泛的应用。传统的时间序列分
2024-11-15 09:45
时间序列预测是数据分析中的一个重要领域，它涉及到基于历史数据预测未来值。随着深度学习技术的发展，长短期记忆（LSTM）神经网络
2024-11-13 09:54
预测是一件复杂的事情，在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃。时间序列预测的需求不仅存在于各类业务场景当中，而且通常需要对未来几年甚至几分钟之后的
2021-02-14 11:34
本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对
2022-10-24 14:40
，提出预测。时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。平稳序列是不存在趋势
2022-03-16 16:17
一次建模，然后在预测时不再进行学习，即网络参数不变。随着时间的推移，这种利用历史数据建立的模型不能完全反映时间序列近期和
2020-08-14 09:32
今天给大家带来一篇实战案例，本案例旨在运用之前学习的时间序列分析和预测基础理论知识，用一个基于交通数据的实际案例数据演示这些方法是如何被应用的。
2022-03-16 14:05
, GBRT）等简单机器学习模型，而且增强了这样一种预期，即机器学习领域的时间序列预测模型需要以深度学习工作为基础，才能得到 SOTA 结果。
2022-03-24 13:59
在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问
2023-02-14 09:19
