26年WP 基于神经网络的时间序列预测方法研究与应用最终稿(20726字).docx

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摘要时间序列的预测属于那种数据驱动的决策方面的关键技术，在金融，能源，交通等不同的领域里被广泛地进行运用。但是当下的模型在面对长时依赖，跨变量关联还有非平稳性这类情况的时候，还是存在挑战。本研究以“数据驱动，模型迭代，验证落地”作为逻辑方面的主要线索，构建起包含数据进行筹备，模型开展优化还有系统进行应用这几个方面在内的完整技术方面的体系。首先依靠清华时间序列库 Time-Series-Library 来进行筛选并且对多源标准 CSV格式的数据集进行预处理工作，以此来保证输入方面的质量；紧接在主流的TimesNet 模型的基础之上，引入注意力机制，稀疏注...

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