【摘 要】
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作为一种常见的数据表现方式,时间序列数据在经济发展、生态保护、医疗诊断、工业生产等各行各业均已经被充分地研究和应用,对这些时序数据进行研究,充分发掘其中的隐含信息和内在关联,可以帮助我们对数据的发展趋势进行预测,为决策者提供具有理论支撑的策略参考,为理解科学理论或认识社会现象提供更坚实的理论基础。然而,时间序列数据一般都具有随机性强和复杂度较高等特征,达到精准预测仍存在很多挑战,如何使预测模型适用
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作为一种常见的数据表现方式,时间序列数据在经济发展、生态保护、医疗诊断、工业生产等各行各业均已经被充分地研究和应用,对这些时序数据进行研究,充分发掘其中的隐含信息和内在关联,可以帮助我们对数据的发展趋势进行预测,为决策者提供具有理论支撑的策略参考,为理解科学理论或认识社会现象提供更坚实的理论基础。然而,时间序列数据一般都具有随机性强和复杂度较高等特征,达到精准预测仍存在很多挑战,如何使预测模型适用于不同类型的时间序列数据,也是预测任务中的一大难点和重点。为了应对上述问题,本文选择了我国的汽车月度销量
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