【摘 要】
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随着深度学习技术的发展,卷积神经网络和循环神经网络等模型在越来越多的领域表现出卓越的性能.时间序列数据的分析与预测是一个重要的研究领域,并且传统的时间序列模型在存在复杂依赖关系的应用场景的效果有待提高.鉴于此,主要探讨将循环神经网络应用于时间序列分析与预测,并与传统的Auto-Regressive(AR)模型进行比较,实验结果表明循环神经网络对时间序列的分析和预测性能有明显提高.
【机 构】
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辽宁对外经贸学院 基础课教研部,辽宁 大连 116052
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随着深度学习技术的发展,卷积神经网络和循环神经网络等模型在越来越多的领域表现出卓越的性能.时间序列数据的分析与预测是一个重要的研究领域,并且传统的时间序列模型在存在复杂依赖关系的应用场景的效果有待提高.鉴于此,主要探讨将循环神经网络应用于时间序列分析与预测,并与传统的Auto-Regressive(AR)模型进行比较,实验结果表明循环神经网络对时间序列的分析和预测性能有明显提高.
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