为什么基于深度学习的时间序列预测方向很少有动态预测的方法？
2024-12-30 阅读 74
基于深度学习的时间序列预测通常采用静态预测的方法，原因有几点：
1. 训练数据的固定性：深度学习模型在训练时通常会使用固定的历史数据，而不会考虑未来数据的变化。这导致了模型在训练时无法适应未来数据的动态变化。
2. 时间序列的特性：时间序列数据通常具有一定的趋势和周期性，但是这些特性在未来可能会发生变化，导致静态模型无法准确地捕捉到这种变化。
3. 预测的不确定性：时间序列预测本身就具有一定的不确定性，未来数据的变化可能受到多种因素的影响，这使得动态预测变得更加困难。
尽管目前基于深度学习的时间序列预测主要采用静态预测方法，但是研究人员正在不断努力探索更加灵活和准确的动态预测方法，以提高时间序列预测的效果和准确性。
更新于 2024年12月30日
