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首页 > 通讯世界 > 基于深度学习的时序预测算法研究综述

基于深度学习的时序预测算法研究综述

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 学术成果认领
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摘要时序数据的预测作为数据挖掘、智能运维等领域的研究重点,在各个行业的决策中发挥着重要作用.基于深度学习的时序预测算法,通常可分为基于循环神经网络、基于卷积神经网络和基于Transformer模型架构.主要针对这 3 种类型的时序预测算法,研究近年来相关算法的技术要点,对电力、交通、气象等数据进行实验分析对比不同算法优缺点,并对未来时序预测算法的研究进行展望.

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作者 曾豫 [1] 陈毅敏 [2] 学术成果认领
作者单位 中国移动通信集团设计院有限公司网研中心,北京 100080 [1] 北京市第一中西医结合医院,北京 100026 [2]
关键词 深度学习时序数据时序预测神经网络高精度
分类号 TP18
栏目名称
专题综述
DOI 10.3969/j.issn.1006-4222.2023.09.039
发布时间 2023-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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通讯世界

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2023年30卷9期

116-119页

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