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基于深度学习LSTM时间序列预测的研究
Researchontime-seriesforecasting
basedonLSTMofDeeplearning
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摘要
按照一定时间间隔排列的时间序列在我们日常生活中随处可见，其反应的是随时间变化的趋势，便可通过研究时序数据的内在表现规律及外在呈现效果来预测未来未知数据。本文基于深度学习LSTM算法研究时间序列数据的预测问题，以北京市空气质量预测问题为研究背景展开研究，利用Google开源的TensorFlow机器学习框架和LSTM循环神经网络建立动态预测模型，对随时间变
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