最新时序分析神经网络

时序分析神经网络是一种深度学习模型，主要用于处理时间序列数据，例如股票价格、天气预报、音频信号或生物医学记录等。它们通过捕捉数据随时间演变的模式和趋势来预测未来值或识别隐藏的规律。最常用的时序分析神经网络包括：

1. **循环神经网络 (RNN)**：如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元），它们能够处理变长输入，并通过循环结构保留先前状态信息。

2. **卷积神经网络 (CNN)** 在时序数据上应用，比如TCN（Transformer-based Convolutional Networks），结合了自注意力机制，能捕捉局部依赖性和长期依赖。

3. **变形卷积（Temporal Convolutional Networks, TCNs）**：这类模型采用1D卷积，相比于RNN计算效率更高，适用于大规模序列。

4. **自回归模型（Autoencoder + ARIMA）**：利用自编码器对序列进行降维，然后结合ARIMA模型进行时间序列预测。

5. **Transformer**：尤其是应用于自然语言处理的时序建模，如BERT-Timeseries，它基于自注意力机制，擅长捕捉全局上下文。

时序分析神经网络的优势在于可以处理复杂的时间依赖性，提高模型的泛化能力和预测准确性。