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商品簡介
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本書主要介紹一些預測模型的優化策略及實際應用案例。全書共分為7章,大致分為3個部分：第1部分(第1～2章)介紹預測的基礎及數據預處理方法，其中第1章介紹預測的基礎知識，第2章介紹時間序列中缺失數據的處理方法； 第2部分(第3～5章)介紹一些時間序列預測模型的優化方法及應用，包括基於時間序列分解模式的指數平滑時間序列預測模型和、基於時間序列分解模式的神經網絡預測模型和基於相關分析和假設檢驗的GRU神經網絡預測優化模型；第3部分(第6章)介紹時間序列擬合預測模型的優化方法，內容涉及基於人工智能參數估計方法的 Weibull 分佈模型。每章都附有實際應用案例，以便讓讀者更好地理解相關預測模型，並對優化效果有更深刻的感知。
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