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题名/责任者:

基于深度学习的时间序列特征表示与预测研究/张晗著

出版发行项:

大连:东北财经大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-5654-5531-5/CNY78.00

载体形态项:

211页:图;25cm

并列正题名:

Time series feature representation and forecasting with deep learning

个人责任者:

张晗 著

学科主题:

时间序列分析

中图法分类号:

O211.61

一般附注:

墨香财经学术文库

书目附注:

有书目 (第171-211页) 和索引

提要文摘附注:

本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。该专著在对现有文献现状的分析与总结的基础上，讲述了如何利用深度学习模型来挖掘时序数据中不同的特征表示，并结合设计相应的特征融合方法，实现金融、交通、能源等时间序列数据的准确预测。本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。

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