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雷达卡
MATLAB
实现基于
DCSDNet
（双卷积季节性分解网络）时序预测应用于天然气消费预测过程的详细项目实例
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天然气作为重要的能源之一，广泛应用于工业、家庭、交通和发电等领域。随着全球能源结构的调整和发展，天然气的需求日益增加。如何精确预测天然气的消费需求，以确保其供应链的稳定性和安全性，已成为能源行业面临的重大挑战。传统的天然气消费预测方法主要基于统计学模型，如时间序列分析、回归分析等，然而，这些方法往往在处理大规模、复杂的非线性数据时表现不佳。近年来，深
度学习技术凭借其强大的建模能力和自学习特性，逐渐成为解决此类问题的有效工具。
DCSDNet（双卷积季节性分解网络）作为一种基于深度学习的时序数据处理模型，通过结合卷积神经网络（CNN）和季节性分解技术，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期趋势与季节性波动。天然气消费预测通常具有较强的季节性和趋势性特点，使用DCSDNet模型进行预测具有重要的实际意义。DCSDNet通过深度学习技术挖掘数据中的复杂特征，并能够自动调 ...
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