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《Python 实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)（含模型描述及示例代码）》
随着大数据时代的到来，各类基于时间序列的数据源逐渐增多，尤其是在金融、气象、交通、医疗等领域，时间序列预测的需求愈加迫切。时间序列数据通常是具有时间依赖性的连续数据，如股票市场价格、气温变化、交通流量等。基于这些数据，我们可以预测未来的趋势、波动以及潜在的异常，从而辅助决策，提升预测准确性，减少风险。在时间序列预测中，传统的模型如 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、SARIMA（季节性ARIMA）和指数平滑法等已经取得了一定的成绩。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147427222
该项目主要目标有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
实现精确的多维特征提取和捕捉
0人
深度学习模型的构建与集成
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强化序列依赖性建模
0人
提供不确定性量化的预测
0人
构建泛化能力强的模型框架
0人
用户界面的开发
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实现高效的预测并支持实时决策
0人
深度学习与统计方法的结合
0人
应用场景及推广
0人
提供一种新的思路
0人
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