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基于参数化量子电路的时空序列预测研究.pdf

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    摘要

    时空序列预测与人们的日常生活休戚相关，精确的时空序列预测能够及时地反应时

    空环境的变化趋势，为气象、城市规划、通信等领域提供决策支持，从而提高决策效率

    和社会福祉。时空序列数据具有特征复杂、数据量庞大等特点，传统的物理模型和时空

    统计方法难以满足现有预测任务的精度需求，深度学习模型在时空序列预测任务上取得

    了极大的进展，但是仍然面临一些困境，例如对空间特征的提取能力有待提升、难以有

    效地捕获长距离依赖关系等。量子计算是一种全新的计算模式和信息处理方式，具有强

    大的学习能力，能够利用量子特性来提

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