Python实现Elman RNN与混合RNN神经网络对航空客运量、啤酒产量、电力产量时间序列数据预测可视化对比
作为长期深耕时间序列预测领域的数据科学家,我们在项目中频繁发现一个共性痛点:多数团队在选择循环神经网络(RNN)架构时,常因不了解不同架构对数据特性的适配性、预处理方法对精度的影响,导致模型落地效果不佳。
作为长期深耕时间序列预测领域的数据科学家,我们在项目中频繁发现一个共性痛点:多数团队在选择循环神经网络(RNN)架构时,常因不了解不同架构对数据特性的适配性、预处理方法对精度的影响,导致模型落地效果不佳。
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