4.2 卷积神经网络 (CNN) 应用

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4.2 卷积神经网络 (CNN) 应用 4.2 卷积神经网络 (CNN) 在时间序列预测中的应用卷积神经网络 (CNN) 凭借其强大的特征提取能力，在图像处理领域取得了巨大成功。近年来，研究人员发现 CNN 同样适用于处理时间序列数据，尤其是在捕捉局部模式和时序依赖性方面表现出色。本章将深入探讨 CNN 在时间序列预测中的应用，包括其基本原理、优势、不同架构以及面临的挑战。 4.2.1 CNN 处理时间序列数据的基本原理传统的 CNN 主要处理二维图像数据，通过卷积核在空间维度上滑动来提取特征。当应用于时间序列数据时，CNN 的核心思想是将一维时间序列视为“一维图像”，并使用一维卷积核在时间维度上进行滑动，从而捕捉序列中的局部模式和趋势。 1.