【摘 要】
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时间序列预测是数据科学中重要的学科之一，在当今数据驱动经济的时代中，研究并学习各行各业在大数据背景下的时间序列预测方法的实证应用显得尤为重要，以便为企业提供更好的决策和建议。传统的时间序列预测方法是对单个或少量时间序列同时进行预测。然而，基于大数据的特点，为解决传统时间序列预测耗时、复杂且无法模拟非线性模型等的局限性，提升预测的精度与速度低下的问题，深度学习领域得到许多学者的关注，LSTM长短期记忆算法不但解决了传统模型的局限性问题，还解决了长期时间依赖性关系的问题。本文首先介绍大数据背景下的时序数据特征
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时间序列预测是数据科学中重要的学科之一，在当今数据驱动经济的时代中，研究并学习各行各业在大数据背景下的时间序列预测方法的实证应用显得尤为重要，以便为企业提供更好的决策和建议。传统的时间序列预测方法是对单个或少量时间序列同时进行预测。然而，基于大数据的特点，为解决传统时间序列预测耗时、复杂且无法模拟非线性模型等的局限性，提升预测的精度与速度低下的问题，深度学习领域得到许多学者的关注，LSTM长短期记忆算法不但解决了传统模型的局限性问题，还解决了长期时间依赖性关系的问题。本文首先介绍大数据背景下的时序数据特征；其次介绍一些常见的时间序列预测模型，介绍它们的优缺点以及相关应用场景；最后结合大数据的特点，介绍LSTM的使用。研究表明，大数据背景下更适合选择LSTM或进一步研究时间序列混合模型。
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