PCA-LSTM-VAE

PCA-LSTM-VAE 是一种结合了主成分分析（PCA）、长短时记忆网络（LSTM）和变分自编码器（VAE）的深度学习模型。它主要用于时间序列数据的降维和生成，具有较好的表现。

PCA-LSTM-VAE 的基本思路是，首先使用 PCA 对时间序列数据进行降维，然后将降维后的数据输入到 LSTM 中进行序列建模，最后使用 VAE 进行数据重构和生成。这样可以在保留数据主要特征的同时，减少数据维度，提高模型效率。