神经网络如何解决时间序列预测中的多步预测问题？

请问如何使用神经网络来解决时间序列预测中的多步预测问题？我正在尝试预测未来一段时间内的数据走势，但是传统的单步预测模型无法满足我的需求，我想尝试使用神经网络来实现多步预测。我已经了解了一些基础的神经网络知识，但是不知道如何在神经网络中实现多步预测。有没有经验丰富的专家能够指导一下我该如何处理这个问题呢？谢谢！

提问时间：2023-05-28 21:25:13 编辑时间：2023-05-28 21:25:15 提问者： 醉后一笑
  • Galaxy_Traveler
    10

    对于多步时间序列预测问题，可以使用循环神经网络（RNN）来解决。RNN可以通过将前一步的输出与当前输入结合来实现多步预测。另外，使用注意力机制（Attention）可以帮助模型更加关注重要的历史信息，提高预测准确率。同时，还可以通过增加时间步的输入来增加模型拟合的时间范围，提高预测效果。

    回答时间：2023-05-28 21:25:19
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神经网络 时间序列 多步预测 问题解决。