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• 010 __ |a 978-7-5654-5531-5 |d CNY78.00

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• 200 1_ |a 基于深度学习的时间序列特征表示与预测研究 |A ji yu shen du xue xi de shi jian xu lie te zheng biao shi yu yu ce yan jiu |d = Time series feature representation and forecasting with deep learning |f 张晗著 |z eng

• 210 __ |a 大连 |c 东北财经大学出版社 |d 2025

• 215 __ |a 211页 |c 图 |d 25cm

• 300 __ |a 墨香财经学术文库

• 320 __ |a 有书目 (第171-211页) 和索引

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Time series feature representation and forecasting with deep learning |z eng

• 606 0_ |a 时间序列分析 |A shi jian xu lie fen xi

• 690 __ |a O211.61 |v 5

• 701 _0 |a 张晗 |A zhang han |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20250727

• 905 __ |a WFKJXY |d O211.61/17