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2023年华中杯C题详细思路
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C 题 空气质量预测与预警 主模型:预测 数据预处理 + 指标选取 多步预测模型是一种用于预测未来多个时间步的值的模型,比如预测未来一周的天气、未来一年的股票价格等123。多步预测模型可以分为以下几种类型: · 直接多步预测。这种模型是直接输出未来多个时间步的值,比如预测未来三天的温度,就直接输出三个值123。这种模型的优点是简单易实现,缺点是可能忽略了不同时间步之间的关联,而且需要为每个时间步训练一个模型,计算量较大。 · 递归多步预测。这种模型是基于前一个时间步的预测值来预测下一个时间步的值,比如预测未来三天的温度,就先预测第一天的温度,然后用第一天的预测值作为输入来预测第二天的温度,以此类推123。这种模型的优点是可以考虑不同时间步之间的关联,而且只需要训练一个模型,计算量较小。缺点是可能存在误差累积的问题,即前一个时间步的预测误差会影响后一个时间步的预测结果。 · 直接-递归混合预测。这种模型是结合了直接多步预测和递归多步预测的方法,比如预测未来三天的温度,就先用直接多步预测得到三个值,然后用递归多步预测得到另外三个值,最后将两组值进行加权平均或者投票等方式得到最终结果23。这种模型的优点是可以兼顾不同时间步之间的关联和误差累积的问题,而且可以提高模型的鲁棒性。缺点是需要训练多个模型,计算量较大。 · 多输出预测。这种模型是在单个模型中同时输出未来多个时间步的值,比如预测未来三天的温度,就在一个神经网络中输出三个节点23。这种模型的优点是可以考虑不同时间步之间的关联,而且只需要训练一个模型,计算量较小。缺点是可能存在输出之间的冲突或者干扰,导致结果不稳定。 · 序列到序列(seq2seq)预测。这种模型是利用了编码器-解码器(encoder-decoder)结构来实现序列到序列的映射,比如将过去一周的温度序列作为输入,映射到未来一周的温度序列作为输出34。这种模型的优点是可以考虑整个序列之间的关联和上下文信息,而且可以处理不同长度或者不等长的序列。缺点是需要训练复杂的神经网络结构,计算量较大。
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