【摘 要】
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随着数据采集技术的蓬勃发展,各个领域的时空数据不断累积,迫切需要探索高效的时空数据预测方法。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,能有效地处理大规模的复杂
【基金项目】
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国家自然科学基金(62076251)资助项目。
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随着数据采集技术的蓬勃发展,各个领域的时空数据不断累积,迫切需要探索高效的时空数据预测方法。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,能有效地处理大规模的复杂数据,因而研究基于深度学习的时空序列预测方法具有十分重要的意义。在这一背景下,针对已有的预测方法进行归纳和总结,首先回顾了深度学习在时空序列预测中的应用背景和发展历程,介绍了时空序列的相关定义、特点及分类;然后按照时空序列数据的类别介绍了基于网格数据的预测方法、基于图数据的预测方法和基于轨迹数据的预测方法;最后总结了上述预测方法,并对当前面临的一
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