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时间序列分析进阶:优化LSTM模型与引入Transformer架构

在上一篇文章中,我们介绍了如何使用DeepSeek进行时间序列分析,并详细讲解了LSTM和ARIMA模型的应用。然而,随着时间序列数据的复杂性增加,传统的LSTM模型可能无法满足所有需求。本文将探讨如何优化LSTM模型,并引入Transformer架构来处理更复杂的时间序列数据。

1. 优化LSTM模型

LSTM模型在处理时间序列数据时表现出色,但在某些情况下,模型的训练速度可能较慢,或者预测效果不佳。以下是一些优化LSTM模型的策略:

1.1 使用双向LSTM(BiLSTM)

双向LSTM通过同时考虑过去和未来的信息,能够更好地捕捉时间序列中的依赖关系。以下是一个使用双向LSTM的示例:

from deepseek.layers import Bidirectional

# 定义双向LSTM模型
def build_bi
http://www.dtcms.com/a/50954.html

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