对于时间序列预测，循环神经网络(RNN)是一种常见的选择，它可以处理按时间顺序排列的数据。但是，您可以尝试其他模型，如长短期记忆网络(LSTM)和 gated recurrent unit (GRU)。在选择模型之前，您需要了解数据的特点，并进行数据预处理。通常为了获得更好的预测结果，您需要在训练期间使用滑动窗口技术以生成适当的数据样本，以及使用交叉验证来评估模型的效果。参考资料包括相关论文，书籍和GitHub上的开源项目等。希望这些建议有帮助！
如何在神经网络中实现时间序列预测？
我想在神经网络中实现时间序列预测，但是不知道如何开始。我的数据是按时间顺序排列的，并且有连续的时间步和每个时间步的多个变量。我已经了解了一些有关循环神经网络的知识，但我不确定是否是最佳选择。我希望找到一种特定的方法来处理时间序列数据，以准确预测未来的趋势。有没有专家可以为我提供一些建议和资源？非常感谢！
提问时间：2023-07-20 23:08:48
编辑时间：2023-07-20 23:08:50
提问者：
红心如夜
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5回答时间：2023-07-20 23:08:53
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