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基于深度学习与信号分解的时间序列数据预测方法研究

一、引言

时间序列数据预测是众多领域中一个重要的研究方向，包括金融、气象、医疗等。随着大数据和人工智能的快速发展，深度学习技术为时间序列数据预测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习与信号分解的时间序列数据预测方法，以提高预测精度和效率。

二、时间序列数据概述

时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据，具有明显的时序性和动态性。其特点是随着时间的推移，数据呈现出一系列有规律的变化。时间序列数据广泛应用于各种领域，如股票价格、气象数据、脑电波等。然而，由于数据的复杂性和不确定性，准确预测时间序列数据仍然是一个具有挑战性的问题。

三、信号分解

该用户很懒，什么也没介绍

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