神经网络可以用于时间序列预测问题，它可以捕捉序列中的复杂关系和模式。具体来说，您可以使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来处理时间序列预测问题。这些模型采用前几个时间步的输入来预测下一个时间步的输出。在实践中，您需要了解如何使用Python中的一些神经网络库（如Keras）来构建和训练这些模型，并使用一些技能/概念（如数据清理、特征工程、交叉验证等）。有一些优秀的资源和教程可以帮助您开始学习，例如Coursera上的“深度学习专项课程”和Keras官方文档等。
神经网络如何处理时间序列预测问题？
我想了解一下神经网络在预测时间序列问题上的应用。我正在进行一个时间序列预测项目，但不确定神经网络是否适用于该问题。具体来说，我有一些历史时间序列数据，并且希望训练模型来预测未来的数值。我听说神经网络可以处理这种类型的问题，但不确定如何开始。我需要一个概述神经网络如何应用于时间序列预测的解释，以及可能需要掌握的任何技能/概念。是否有任何值得推荐的资源或教程来帮助我开始？
提问时间：2023-07-18 05:39:24
编辑时间：2023-07-18 05:39:26
提问者：
雨中彩虹
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3回答时间：2023-07-18 05:39:29
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