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可增量的集成式LSTM时间序列预测研究
【摘 要】
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时间序列数据在经济、社会、工业等众多领域广泛存在,如股票大数据、气象大数据、火力发电大数据等。因这些海量时间序列数据是所属对象背后运作机理的表征,如何对此类时序大数据进行发掘建模,以对其所属对象未来演化进行预测把控,一直是社会各界关注的热点。然而,现实中的数据不仅具有海量、复杂的特点,并且会随着时间推移而动态变化,这对模型的拟合能力和动态适应能力都提出了极高的要求。一方面,时间序列数据海量、复杂、
【出 处】
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中南财经政法大学
【发表日期】
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2021年07期
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