递归神经网络在时间序列建模与联机手写汉字识别中的深度探索与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息飞速发展的时代，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、气象领域的气温变化记录等。对这些时间序列数据进行准确建模和分析，能够帮助我们揭示数据背后隐藏的规律和趋势，从而实现对未来数据的有效预测，为决策制定提供有力支持。传统的时间序列分析方法，如自回归滑动平均模型（ARIMA）等，在处理简单线性关系的数据时具有一定的效果，但面对现实世界中复杂的、非线性的时间序列数据，其表现往往不尽如人意。

随着深度学习技术的蓬勃发展，递归神经网络（Re