CNN-SSA-BiLSTM

CNN-SSA-BiLSTM是一种深度学习模型，用于时间序列数据的分类或回归问题。它结合了三种不同的模型结构：卷积神经网络（CNN）、奇异谱分析（SSA）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）。

CNN主要用于提取时间序列中的局部特征，可以对时间序列进行卷积和池化操作，从而有效地提取出重要的时间序列特征。SSA则用于将时间序列分解为若干个成分，然后对这些成分进行重构，从而进一步提取出时间序列的特征。最后，BiLSTM可以捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而更好地进行分类或回归。

CNN-SSA-BiLSTM模型在时间序列分析方面表现出色，已被广泛应用于股票价格预测、心电信号分类、语音识别等领域。