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雷达卡
Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例
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随着科技和计算能力的飞速发展，深度学习和机器学习在多个领域中得到了广泛的应用，尤其是在时序数据分析和预测中。时序数据分析涉及对时间序列数据的处理和预测，广泛应用于金融市场、天气预报、交通流量预测等领域。传统的时序预测模型大多基于线性假设和统计方法，然而在面对复杂的、非线性的时序数据时，这些传统方法的效果常常不尽如人意。近年来，卷积神经网络（
CNN）与长短期记忆网络（
LSTM
）的结合成为了一种新的趋势，这种结合能够有效地捕捉时序数据中的空间特征和时间特征。
CNN-LSTM
结合模型利用
CNN提取局部的空间特征，再通过
LSTM
对时序数据进行长短期依赖建模，已经在图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而，对于多变量时序数据的预测，单纯的
CNN-LSTM
模型往往无法充分挖掘数据中潜在的复杂结构和分布特征。为了解决这一问题，结合核密度估计（
KDE ...
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