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探索模糊认知图学习及其在时间序列预测中的深度应用

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，时间序列数据作为一种按时间顺序排列的观测值序列，广泛存在于金融、经济、气象、医疗等众多领域。准确预测时间序列的未来趋势，对于决策制定、风险评估、资源规划等具有重要意义。例如，在金融领域，股票价格、汇率等时间序列的准确预测，能够帮助投资者制定合理的投资策略，降低风险，获取收益；在气象领域，气温、降水等时间序列的预测，有助于提前做好气象灾害预警，保障人民生命财产安全；在医疗领域，疾病发病率、患者康复情况等时间序列的预测，为医疗资源的合理分配和疾病防控提供依据。

然而，传统的时间序列预