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时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测

目录

    • 时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测_第1张图片

基本介绍

时间卷积网络，TCN。 利用CNN技术处理时间序列数据。 卷基础层有三种，第一种是一维CNN，用于输入数据，第二种是因果卷积，可以处理时间序列的序列问题，第三种是扩张卷积，可以慢慢地 扩大卷积范围，增加考虑的数据量。 另外，CNN具有并行运算的功能，因此训练速度也比RNN更快。

模型描述

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测_第2张图片

  • TCN，代表“时间卷

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他