时序数据

基于Deeplearning4j的多源数据融合预测模型实现：从设计到落地全解析在工业 4.0 与数字化转型的浪潮中，单一数据源的预测模型已难以应对复杂业务场景。多源数据融合通过整合结构化数据（如时序销量）、半结构化数据（如日志）、非结构化数据（如文本 / 图像），能够捕捉更全面的特征关联。本文以电商销量预测为场景，详解基于 Deeplearning4j（DL4J）的多源数据融合模型设计与工程实现。

【学习资源】时间序列数据分析方法（1）时间序列数据分析是一个有趣的话题，让我们多花一些时间来研究。此篇为第一篇文章。主要介绍特征提取方法、深度学习时序数据分析模型、参考资源。期望能帮助大家解决工业领域的相关问题。