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《Python 实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测（含模型描述及示例代码）》
在现代工业和科学研究中，时间序列分析被广泛应用于各种领域，如金融预测、能源管理、气候变化分析等。传统的时间序列预测方法，如自回归集成移动平均模型（ARIMA）等，尽管能够处理简单的时间序列数据，但面对复杂非线性和高维特征的时间序列数据时，它们的表现却并不理想。近年来，深度学习方法，尤其是长短期记忆神经网络（LSTM），由于其在处理时序依赖和捕获数据中远程依赖关系方面的显著性能，已经成为时间序列分析领域中的主流工具。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147426657
该项目程序设计思路主要有哪些内容(多选)
0 人已经参与 已结束
环境准备
0人
数据准备
0人
文本处理与时间序列数据窗口化
0人
特征提取与序列创建
0人
设计算法与构建模型
0人
设置训练参数与优化器
0人
预测与后处理
0人
数据预处理：填补缺失值、异常数据平滑、归一化
0人
模型评估与预测效果可视化
0人
评估模型在测试集上的性能
0人
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