基于自适应Dropout的LSTM区间预测方法：原理、应用与创新.docx

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2025-07-28 发布于上海
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基于自适应Dropout的LSTM区间预测方法：原理、应用与创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，时间序列数据广泛存在于金融、气象、能源、交通等众多领域。时间序列预测作为数据分析中的关键任务，旨在依据历史数据对未来趋势进行推断，为各领域的决策制定提供重要支撑。例如，在金融领域，准确预测股票价格走势有助于投资者制定合理的投资策略，规避风险并获取收益；气象领域中，精准的天气预报能帮助人们提前做好应对极端天气的准备，保障生命财产安全；能源领域里，对电力负荷的准确预测可优化能源分配，提高能源利用效率。然而，时间序列数据往往呈现出复杂的特征，如非线性、非平稳性以及长期依赖关系等，这