基于胶囊式LSTM的时间序列数据特征提取：算法剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据已成为推动各领域发展的关键驱动力。时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、气象、医疗、工业制造等众多领域，蕴含着丰富的信息和规律，对其进行深入分析和准确预测具有重要的现实意义。

在金融领域，股票价格、汇率、利率等时间序列数据的波动，直接关系到投资者的决策和收益。准确把握这些数据的变化趋势，能够帮助投资者及时调整投资策略，降低风险，实现资产的保值增值。在气象领域，气温、降水量、风速等时间序列数据的分析，对于天气预报、灾害预警等工作至关重要。通过对历史气象数据