LSTM循环神经网络的时间序列预测研究任务书

 2022-01-05 20:13:02

全文总字数：1294字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 时间序列预测分析利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。利用深度学习框架对时间序列进行预测分析是机器学习和人工智能领域研究的热点；

  2. 学习时间序列概念，并掌握简单的时间序列分析预测方法，如回归平均模型，滑动平均模型等，能够对模型进行优劣比较；

  3. 理解循环神经网络和LSTM模型的基本概念，理解适合多输入变量的神经网络模型的优势，并掌握具体预测方法；

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    2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

    1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

    2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

    3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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    3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

    1-3周：查阅文献，完成开题报告

    4-6周：总体设计，完成论文综述

    7-10周：设计算法，功能模块设计

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    4. 主要参考文献

    1. 王鑫, 吴际, 刘超. 基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J]. 北京航空航天大学学报, 2018(4):772-784.

    2. 李家鑫, 宋佳怡, 李冠辰, et al. 基于多元时间序列预测的智能交通系统[J]. 现代信息科技, 2019, 3(12).

    3. 李颖宏, 马勇. 基于LSTM的共享单车需求预测[J]. 智能城市, 2019, 5(05):11-14.

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