文献类型:专著 浏览次数:7
  • 题名:基于深度学习的时间序列特征表示与预测研究
  • 责任者:张晗著
  • 出版社东北财经大学出版社
  • 出版年:2025.1
  • ISBN:978-7-5654-5531-5
  • 定价:78.00
  • 载体形态项:211页 24cm
  • 个人责任者:张晗著
  • 学科主题:时间序列分析
  • 中图法分类号:O211.61
  • 提要文摘附注:本书以时间序列数据为研究对象, 对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。在对现有文献现状的分析与总结的基础上, 讲述了如何利用深度学习模型来挖掘时序数据中不同的特征表示, 并结合设计相应的特征融合方法, 实现金融、交通、能源等时间序列数据的准确预测。
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