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申请/专利权人：上海宝信软件股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于时间卷积网络的废钢数据预测方法及系统，包括：步骤S1：采集数据，进行数据准备；步骤S2：针对采集的数据进行特征选择与数据预处理；步骤S3：建立价格预测模型，训练模型；步骤S4：进行模型评估与系统实现。本发明针对废钢价格预测问题，引入了深度学习领域的时间卷积网络构建模型。由于能捕捉更长历史时期的信息，且其训练算法避免了一部分梯度爆炸的可能性，其结果较传统模型呈现出一定的性能优势。
主权项：1.一种基于时间卷积网络的废钢数据预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集数据，进行数据准备；步骤S2：针对采集的数据进行特征选择与数据预处理；步骤S3：建立预测模型，训练模型；步骤S4：进行模型评估与系统实现，用训练好的模型对待预测数据进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海宝信软件股份有限公司 基于时间卷积网络的废钢数据预测方法及系统
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