深度学习在时间序列预测中的应用综述

A review of the application of deep learning to time series prediction

作者： 黄佳俊 ¹⁰⁰⁰²⁹
作者单位：

1. 北京化工大学
提交时间：2024-01-08 12:31:29

摘要: 随着传感器和网络技术的飞速发展，大量历史时间序列数据出现，高效准确地进行时间序列预测越来越重要。近年来，将深度学习的思想和技术运用到时间序列预测任务中的方法发展迅速，并取得了许多成果。本文分析了时间序列预测方法的国内外研究现状，论述了时间序列预测所涉及的相关理论，归纳总结了该任务所运用的传统方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法，重点对比分析了基于深度学习的各方法的优缺点，并由此对基于深度学习的时间序列预测方法进行了展望。

时间序列预测深度学习机器学习

来自： 黄佳俊
分类： 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科
投稿状态： 未投稿
引用： ChinaXiv:202401.00114 (或此版本 ChinaXiv:202401.00114V1)
DOI:10.12074/202401.00114V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202401.00114.V1
科创链TXID： f7e24d96-f7fa-4225-aec4-2ab4856d151f
推荐引用方式： 黄佳俊.深度学习在时间序列预测中的应用综述.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202401.00114V1] (点此复制)

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2024-01-08 12:31:29

ChinaXiv:202401.00114V1

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