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《Python 实现DNN（深度神经网络）进行时间序列预测》
进行时间序列预测是一项重要的任务，以下是一个详细的示例，包括项目设计、数据生成、选择合适的超参数（如层数、每层的神经元数、学习率等）对于模型性能至关重要。数据预处理的重要性：数据归一化和时间步长的选择会影响模型的训练效果。为了模拟时间序列数据，生成一个简单的正弦波数据并添加一些噪声。增加数据集的复杂性，使用真实的时间序列数据进行训练和测试。进行时间序列预测，主要任务是根据历史数据预测未来的数值。模型建立、训练、预测，以及最终结果的总结。的正弦波，加上随机噪声，以模拟真实的时间序列数据。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143826945
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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