神经网络基线多步预测模型
时间: 2023-09-14 22:04:26 浏览: 94
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多步预测神经网络模型是一种用于时间序列分析的模型,它可以对未来多个时间步长的值进行预测。这种模型通常使用递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)或卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)来捕捉时间序列中的模式和趋势,然后使用这些模式和趋势来进行预测。
基线模型通常是指一种基本的模型,被用作比较其他更高级或更复杂模型的基准。在多步预测神经网络模型中,基线模型可以是一些简单的模型,如ARIMA等。
在构建多步预测神经网络模型时,可以使用多种技术和算法来提高其性能和准确性,如加入注意力机制、使用LSTM单元等。
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