神经网络如何解决时序预测中的多级时间尺度问题？

我对神经网络了解不多，但是我了解到在时序预测中，多级时间尺度问题是指，在预测时间序列数据时，需要考虑不同时间尺度下的数据特征。这样可以更好地捕捉时间序列数据的规律，提高预测准确性。因此，我想询问：如何利用神经网络解决时序预测中的多级时间尺度问题？在具体实现中，需要考虑哪些因素？有哪些经典的方法值得借鉴？希望有相关经验的老师能够指点一二。

提问时间：2023-05-17 18:34:14 编辑时间：2023-05-17 18:34:16 提问者： Velvet_Lover
  • 江北水乡
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    多级时间尺度问题可以通过使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来解决。RNN可以捕捉时间序列中的短期依赖关系，而CNN则可以捕捉长期依赖关系。

    具体实现中，可以使用多层RNN或CNN来捕捉不同时间尺度下的数据特征。另外，可以使用注意力机制来对不同时间尺度的重要性进行加权，以提高预测的准确性。

    在经典方法方面，可以参考基于WaveNet模型的语音合成方法，或基于Transformer模型的机器翻译方法等方法。这些方法使用了类似的思路，在处理时间序列数据时，考虑了不同时间尺度下的数据特征。

    回答时间：2023-05-17 18:34:19
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神经网络 时序预测 多级时间尺度 问题解决。