简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘要:随着计算机的普及,其计算能力和数据容载能力越来越强大,现已被应用到各个领域。当前,随着计算机系统的不断发展升级,计算机网络在社会和民生两个领域起着越来越重要的作用。云计算是由网络计算机系统衍生出来的一项新的网络技术,通过搭建云场景,把计算机网络进行虚拟处理,云计算体系对基础服务具有很大的包容性,可将云计算模式下的计算机网络定向化,例如,可以通过使用云端场景同步映射数据信息,并通过云技术构建多元且复杂的网络处理结构,用来处理不同类别的信息诉求。但是,在使用云技术时,计算机的时效性和共享性可能会给计算机网络带来较大的安全隐患,给企业和个人造成经济损失。