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xiaoxingkongyuxi
nantangyuxi
10 月前
truexiaoxingkongyuxi

《MATLAB 实现基于PCA（主成分分析）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
在传统的PCTFA中，我们忽视了数据的时间依赖性，因此如何结合PCTFA与时间序列分析方法（如TFATIMTFA、LTTM等），有效处理时间序列中的时序性和长期依赖性，是一个需要重点考虑的问题。因此，如何根据数据的特点和实际需求，确定最合适的主成分数目，确保数据的有效表示，同时避免过拟合，成为了项目中的一个关键问题。此外，尽管PCTFA能够有效减少数据的维度，提升计算效率，但在处理大量高维数据时，PCTFA的计算复杂度仍然较高，尤其是当数据集非常庞大时，计算和存储的开销可能成为系统性能瓶颈。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997894

该项目主要扩展有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
引入更多外部变量
0人
多模型集成策略
0人
跨区域调度扩展
0人
增强模型鲁棒性与不确定性量化
0人
结合区块链的去中心化数据管理
0人
智能调度优化集成
0人
可视化与决策支持系统
0人
跨领域应用
0人
其它补充
0人
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#付出与牺牲# 有微弱的差别，牺牲是自损的成分在里面，且比例不低。付出分求回报的付出和不求回报的付出。求回报的，无论是隐性还是显性，都注定会自损，因为期待本身无法估价和等价交换。不求回报的，同等条件下，拥有优先选择权，可以选择继续或者放弃。是否接受这种选择权的存在和合理性，才是问题的关键。