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1.
现有深度学习方法在对时间序列预测时,未充分考虑空间依赖性,且长期预测的准确率也较低.针对此问题,提出一种融合时间序列分解策略和时空卷积神经网络的时序预测模型SDBRNN(Series-Decomposition-Block Re-current Neural Network).该模型首先学习序列的多周期值并对序列进行最...  相似文献   
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