文档摘要

2.2 数据预处理 2.2 数据预处理 在基于深度学习的时间序列预测中，原始时间序列数据往往包含噪声、缺失值、异常值以及不一致的尺度等问题。这些问题若不加以处理，将严重影响模型的训练效率、收敛速度和预测精度。因此，数据预处理是构建高质量时间序列预测模型的关键步骤，旨在将原始数据转化为模型可接受且有利于学习的格式。本章将详细阐述时间序列数据预处理的各个方面，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化与归一化以及时间特征工程等。 2.2. 会员。《2.2 数据预处理》收录于灏天文库文集《基于深度学习的时间序列预测模型》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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