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阡之尘埃
9 个月前
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Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)
不知道大家发现了没,现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测,即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据),这种预测只能预测一个点,我需要预测X的t+1期的数据就没办法了,有的同学说可以把预测的结果X的t+1拿进来作为新的x去预测。。。我只能说这种情况是有误差的,而且误差会累加,这样效果很差。(看很多ARIMA的预测效果一条直线就知道了)