时间序列预测的输入数据结构
时间: 2023-08-19 07:05:31 浏览: 57
时间序列预测的输入数据结构通常是一个包含过去时间步的序列的向量或矩阵。这个序列可以是单变量时间序列(只包含一个特征)或多变量时间序列(包含多个特征)。每个时间步的特征值可以是连续的数值、离散的类别或其他类型的数据。
在一些基于机器学习的时间序列预测方法中,输入数据结构通常使用滑动窗口的方式来构造。例如,可以使用过去几个时间步的观察值作为输入特征,然后预测未来一个或多个时间步的值。
另外,一些深度学习模型,如基于Transformer的模型,可能还会使用注意力机制来对输入序列中的不同时间步进行加权处理,以捕捉长期依赖关系。
总之,时间序列预测的输入数据结构是一个包含过去时间步的序列的向量或矩阵,其中每个时间步的特征值可以是连续的、离散的或其他类型的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时间序列预测】Autoformer 长时间序列预测](https://blog.csdn.net/hymn1993/article/details/124746406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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