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
文本预览下载声明
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
显示全部