4. 核心深度学习模型

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核心深度学习模型核心深度学习模型深度学习在时间序列预测领域的崛起，得益于其强大的特征学习能力和处理复杂非线性关系的能力。本章将详细探讨时间序列预测中常用的核心深度学习模型，包括它们的原理、优势、劣势以及在时间序列预测中的具体应用。 4.1 循环神经网络 (RNN) 及其变体循环神经网络 (RNN) 是专门设计用于处理序列数据的神经网络。与传统神经网络不同，RNN 具有内部循环结构，允许信息在序列的不同时间步之间传递，从而捕捉时间依赖性。 4.1.1 循环神经网络 (RNN) 原理传统的神经网络在处理序列数据时，每个输入都是独立的，无法利用之前输入的信息。RNN 通过引入隐藏状态（或称上下文向量）解决了这个问题。