基于二阶段深度学习模型的时间序列信号搜寻方法.pdf

基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究.docx 基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究一、引言股指预测是金融市场分析的重要组成部分，对投资者而言具有极其重要的价值。传统的预测方法通常依赖于统计模型和时间序列分析，然而，随着人工智能和机器学习领域的快速发展，深度学习算法在股指预测中展现出强大的潜力。本文旨在探讨基于时间序列模型与深度学习算法的股指预测研究，以期为金融市场分析和投资决策提供新的思路和方法。二、时间序列模型与股指预测 时间序列模型是一种基于历史数据预测未来趋势的方法。在股指预测中，时间序列模型通过分析历史股价数据，提取出有用的信息，如趋势、季节性、周期性等，以预测未来股价的走势。常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数

2025-02-16 约4.88千字 10页立即下载

基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究.docx PAGE 1- 基于深度学习的时间序列分析与预测模型研究第一章深度学习与时间序列分析概述第一章深度学习与时间序列分析概述 (1)深度学习作为人工智能领域的一项前沿技术，近年来在各个领域都取得了显著的进展。特别是在时间序列分析领域，深度学习模型因其强大的非线性拟合能力和高度的自适应性，逐渐成为研究热点。传统的时序分析方法如ARIMA、SARIMA等在处理非线性复杂的时间序列问题时往往表现出不足，而深度学习模型则能够有效地捕捉数据中的非线性特征和时序关系，为时间序列预测提供了一种新的思路。 (2)时间序列分析是对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析的过程，目的是从中发现数据随时间的演化规律和潜

2025-01-19 约2.35千字 5页立即下载

基于深度学习的多元时间序列预测模型研究.docx 基于深度学习的多元时间序列预测模型研究一、引言随着大数据时代的来临，多元时间序列预测已成为众多领域的研究热点。这些序列往往包含丰富的时空信息，具有高度的动态性和复杂性。深度学习技术的发展为时间序列预测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的多元时间序列预测模型，探讨其理论原理、方法以及在具体领域的应用。二、背景及意义 时间序列预测是指通过分析历史数据来预测未来数据的趋势、周期性或模式等特征。多元时间序列预测则需要考虑多个相关变量的影响。在许多领域，如金融、气象、交通等，多元时间序列预测具有重要的应用价值。传统的预测方法往往难以处理复杂的非线性关系和时空依赖性，而深度学习技术可以有

2025-04-16 约5.3千字 10页立即下载

基于深度学习的多变量时间序列预测方法研究.docx 基于深度学习的多变量时间序列预测方法研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，时间序列数据预测问题愈发重要，其涉及金融、能源、物流等多个领域。在传统的多变量时间序列预测中，线性模型及简单的统计方法占据主导地位。然而，这些方法在处理复杂、非线性的时间序列数据时，往往难以捕捉到数据间的复杂关系。近年来，深度学习技术以其强大的特征提取能力和非线性建模能力，在多变量时间序列预测中展现出显著的优势。本文旨在研究基于深度学习的多变量时间序列预测方法，为相关领域提供理论支持和实践指导。二、多变量时间序列预测背景与意义多变量时间序列预测是利用多个相关变量的历史数据，预测未来某一时刻的特定变量值。这种预测方法

2025-02-20 约4.97千字 10页立即下载

时间序列信号模型.pdf §1.5 时间序列的信号模型 1.5.1 时间序列信号模型的概念描述平稳随机序列的统计特性有以下三种方式： ●自相关函数； ●功率谱(密度函数)； ●时间序列信号模型, 如图1.5.1所示。该信号模型表示：平稳随机序列x (n) , 可以看成是由白噪声序列源 w(n) 激励一个线性系统产生的. H (z ) B (z ) w(n) H (z

2017-06-13 约1.93万字 21页立即下载

2025-02-11 约4.89千字 10页立即下载

基于深度学习的时间序列预测模型在家庭用电预测中的应用与优化研究.docx 基于深度学习的时间序列预测模型在家庭用电预测中的应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，深度学习作为人工智能领域的关键技术，在诸多领域取得了令人瞩目的成果。时间序列预测作为一项重要的数据处理任务，广泛应用于金融、能源、交通等多个领域。在深度学习技术兴起之前，传统的时间序列预测方法，如自回归移动平均模型（ARIMA）、指数平滑法等，在处理简单时间序列数据时表现出一定的有效性。然而，随着数据复杂性的增加以及实际应用场景对预测精度要求的不断提高，这些传统方法逐渐暴露出局限性，难以准确捕捉数据中的复杂模式和非线性关系。 深度学习技术的出现为时间序列

2025-04-21 约3.79万字 31页立即下载

需求预测：深度学习模型_（3）.时间序列分析.docx PAGE1 PAGE1 时间序列分析 1.时间序列数据的特性 时间序列数据是一种按时间顺序记录的数据，每个数据点都对应一个时间戳。这种数据在许多领域中都非常常见，例如金融、气象、交通、销售等。时间序列数据具有以下特性：顺序性：数据按照时间顺序排列，失去了时间顺序的数据将失去其意义。时间依赖性：数据点之间存在时间上的依赖关系，即未来的值往往受过去值的影响。周期性：许多时间序列数据具有周期性，例如每日、每周、每月的规律变化。趋势性：时间序列数据可能具有长期的上升或下降趋势。季节性：数据可能在特定的时间段内出现规律性的波动，例如节假日销售数据。随机性：数据中可能包含随机

2025-04-14 约3.17万字 47页立即下载

基于深度学习的铝工业大数据时间序列分析方法研究.docx 基于深度学习的铝工业大数据时间序列分析方法研究一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为铝工业转型升级的重要支撑。铝工业作为国民经济的重要支柱产业，其生产过程中的数据具有时间序列性、复杂性和高维性等特点。传统的数据分析方法在处理这些数据时往往难以满足实时性、准确性和智能化的需求。因此，基于深度学习的铝工业大数据时间序列分析方法研究显得尤为重要。二、铝工业大数据概述铝工业大数据主要来源于生产过程中的各种传感器、监控系统、生产设备等。这些数据具有时间序列性，反映了铝工业生产过程中的各种变化。通过对这些数据的分析，可以更好地了解生产过程中的问题，优化生产流程，提高生产效率。然而，由于

2025-01-26 约4.7千字 9页立即下载

一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549925 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210052118.3 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人大连理工大学地址 116024

2023-05-07 约1.41万字 18页立即下载

基于多变量时间序列和深度学习的EDA仿真验证分类方法研究.docx 基于多变量时间序列和深度学习的EDA仿真验证分类方法研究一、引言随着科技的发展，电子设计自动化（EDA）在集成电路设计、验证及优化中扮演着越来越重要的角色。面对日益增长的数据量和复杂性，传统的EDA验证方法已无法满足高精度的分类需求。因此，本文提出了一种基于多变量时间序列和深度学习的EDA仿真验证分类方法，旨在提高验证的准确性和效率。二、多变量时间序列分析多变量时间序列分析是一种处理具有多个相关变量的时间序列数据的方法。在EDA仿真验证中，这种数据通常表现为电路的电压、电流、功耗等参数随时间的变化。通过对这些多变量时间序列数据进行分析，我们可以提取出有用的信息，为后续的分类提供依据。

2025-04-09 约4.77千字 9页立即下载

一种基于深度学习的序列标注方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114880992 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210420707.2 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人浪潮云信息技术股份

2023-05-17 约1.28万字 13页立即下载

基于扩散模型的时间序列数据填充与检测方法.docx 基于扩散模型的时间序列数据填充与检测方法一、引言随着科技的不断进步和大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用越来越广泛。然而，由于各种原因，时间序列数据中常常存在缺失值和异常值，这给数据的分析和处理带来了很大的困难。为了解决这一问题，本文提出了一种基于扩散模型的时间序列数据填充与检测方法。该方法通过扩散模型的特性，对时间序列数据进行有效的填充和异常值检测，以提高数据的完整性和准确性。二、时间序列数据的特点与挑战 时间序列数据是指按照时间顺序记录的一系列数据，具有时间相关性、连续性和动态性等特点。然而，在实际应用中，由于设备故障、数据传输错误、人为因素等原因，时间序列数据中常常存在缺

2025-04-11 约4.88千字 10页立即下载

2025-03-14 约5.43千字 12页立即下载

基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究.docx 基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究一、引言在处理具有多变量特征的复杂时间序列数据时，传统的分类方法往往难以准确捕捉其内在的动态变化和相互依赖关系。近年来，随着深度学习技术的发展，基于对比学习的多变量时间序列分类方法逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于对比学习的多变量时间序列分类方法，通过对比不同模型和方法，探讨其优势和局限性，为实际应用提供理论依据。二、多变量时间序列数据的特点多变量时间序列数据是指在一定时间范围内，多个变量同时发生变化的数据。这类数据具有以下特点： 1.动态性：数据随时间不断变化，具有明显的动态特征。 2.多元性：包含多个相关变量，相互之间存在复杂的依赖关系

2025-02-08 约4.85千字 10页立即下载