基于深度学习的时间序列聚类算法优化及在客流量预测中的应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着信息技术的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征表示，在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域展现出了卓越的性能，已经成为推动众多行业技术革新和发展的关键力量。

在实际应用中，时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融领域的股票价格走势、经济领域的GDP增长数据、工业生产中的设备运行参数以及交通领域的客流量变化等。时间序列聚类作为数据分析的重要手段，旨在