时间序列预测中的序列长度难题：循环神经网络的破局之道

文章编号：18390时间：2025-01-07人气：

引言

时间序列预测在众多领域都有广泛的应用，如金融、气象和医疗保健。在时间序列预测中，一个关键的难题是序列长度的确定。传统方法通常需要预先指定序列长度，但这种情况非常困难，并可能导致预测不准确。

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）是一种特殊类型的神经网络，它专门设计用于处理序列数据。RNN 通过使用记忆单元来捕捉序列中的依赖关系，使其能够将过去信息整合到当前预测中。

RNN 的优势

RNN 在时间序列预测中具有以下优势：

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