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时间序列预测LSTM与TCN
1、简介：传统神经网络(DNN)无法对时间序列进行建模，只能接受特定的输入得到输出，前一个输入和后一个输入之间没有关系。针对某些需要序列时序信息的任务，即前一个输入和后一个输入之间是有关系的，则需要循环神经网络(RNN)来处理。RNN由神经元和一个或多个反馈循环组成，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，同时还输出一个隐藏层状态，在当前层处理下一个时刻的样本时进行使用，可以看做是带自循环...
机器学习 神经网络
作者小头像 vvvvvvv_sy 2021-08-26 20:35:23
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2021-08-26 20:35:23
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时序数据相关性挖掘
1、简介近年来，随着工业化和现代化进程的推进，在流程型工业场景中，通过对生产运行状态和运行环境的实时记录和感知，积累并产生了大量的工业时序数据，这些数据往往存在量级大、测点多、时滞大等特点。通过对多维时间序列数据的分析和预测，能够对系统的运行状态实现控制、分析和优化。流程工业系统往往涉及一系列设备和工序步骤，工业时序数据之间，各测点相互影响，并且事件有先后之分，这给时间序列预测任务增加了相...
机器学习
作者小头像 vvvvvvv_sy 2021-08-26 20:03:37
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2021-08-26 20:03:37
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