基本信息

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文档摘要

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组合神经网络在时间序列预测中的深度剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代数据科学领域，时间序列预测占据着举足轻重的地位，广泛应用于金融、工业、气象、交通、能源等诸多关键领域。在金融市场中，准确预测股票价格走势、汇率波动等时间序列数据，能为投资者提供决策依据，帮助他们把握投资时机，实现资产的增值，规避潜在的金融风险。在工业生产中，通过对产品需求、设备运行状态等时间序列的有效预测，企业可以合理安排生产计划，优化资源配置，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。在气象领域，精准的天气预报依赖于对气温、气压、湿度等气象要素时间序列的准确预测，这对于农业生产、航空航天、交通运输等行业的