深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

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我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析 Neurips 2023 在今年的NIPs上,有一些关于transformer 、归一化、平稳性和多模态学习的有趣的新论文。但是在时间序列领域没有任何重大突破,只有一些实际的,渐进的性能改进和有趣的概念证明。 1...

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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控:输入门(in...

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