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標(biāo)志、確認(rèn)號(hào)（應(yīng)該是主機(jī) A 的初始序列號(hào) + 1）等，以驗(yàn)證這是來自主機(jī) B 的預(yù)期數(shù)據(jù)包。 作為回復(fù)，主機(jī) A 發(fā)送一個(gè) ACK?? 標(biāo)志為 On 且確認(rèn)號(hào)設(shè)置為主機(jī) B 的初始序列號(hào) + 1 的數(shù)據(jù)包。 所以我們看到序列號(hào)在 TCP 通信中扮演著重要的角色。序列號(hào)是 TCP 與特定數(shù)據(jù)
時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域如金融、氣象、工業(yè)生產(chǎn)等有著廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來趨勢(shì)對(duì)于決策制定、資源分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面具有重要意義。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如 ARIMA 等在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列時(shí)存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
LSTM）以及注意力機(jī)制（Attention Mechanism）在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。然而，模型參數(shù)的有效設(shè)置對(duì)預(yù)測(cè)性能至關(guān)重要。灰狼優(yōu)化（GWO）作為一種高效的全局優(yōu)化算法，被引入用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)。 3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在時(shí)間序列中的應(yīng)用 &
Algorithm, GA）優(yōu)化的GroupCNN分組卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法是一種結(jié)合了粒子群優(yōu)化技術(shù)和分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GroupCNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。這種方法利用粒子群優(yōu)化來尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，以提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。 4.1 GA  
p; 時(shí)間序列預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)分析中的一個(gè)重要分支，它涉及到對(duì)未來事件的預(yù)測(cè)，基于歷史數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的組合，特別是結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶單元（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU），已成為處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具。
一個(gè)比較流行的方法是序列到序列的轉(zhuǎn)換，即將一個(gè)序列轉(zhuǎn)換為另一個(gè)序列。此方法一般機(jī)器翻譯常用，通常依賴于具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測(cè)，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)。
有特定時(shí)間序列的K-V集合。meta-data：時(shí)序序列里很少隨時(shí)間變化的K-V對(duì)，同時(shí)可以用于識(shí)別整個(gè)時(shí)序序列。time-series：一段間隔內(nèi)的一系列測(cè)量值。time-series collection：一種表示可寫的非物化的視圖的集合類型，它允許存儲(chǔ)和查詢多個(gè)時(shí)間序列，每
時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域如金融、氣象、工業(yè)生產(chǎn)等有著廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來趨勢(shì)對(duì)于決策制定、資源分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面具有重要意義。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如 ARIMA 等在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列時(shí)存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
時(shí)間序列對(duì)齊方法需要具有高度表達(dá)性、可微性和可逆性的扭曲函數(shù)來保持時(shí)間拓?fù)?，即差分同?gòu)。在常微分方程(ODE)控制下的速度場(chǎng)積分可以產(chǎn)生異形扭曲函數(shù)。包含異構(gòu)變換的基于梯度的優(yōu)化框架需要計(jì)算微分方程的解對(duì)模型參數(shù)的導(dǎo)數(shù)，即敏感性分析。不幸的是，深度學(xué)習(xí)框架通常缺乏自動(dòng)微分兼容的靈
q)。認(rèn)為x_txt主要是受過去p期的序列值和過去q期的誤差項(xiàng)的共同影響?！ √貏e的：當(dāng)q=0時(shí)，是AR(p)模型；當(dāng)p=0時(shí)，是MA(q)模型?！ ∑椒€(wěn) ARMA(p,q)模型的性質(zhì)如圖3所示:5.平穩(wěn)時(shí)間序列建?！ ∧硞€(gè)時(shí)間序列經(jīng)過預(yù)處理，被判定為平穩(wěn)非自噪聲序列，就可以利用ARMA模型進(jìn)
Optimization, PSO）的GroupCNN分組卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法是一種結(jié)合了粒子群優(yōu)化技術(shù)和分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GroupCNN）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。這種方法利用粒子群優(yōu)化來尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，以提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。 4.1 粒子群優(yōu)化算法（PSO）
BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融序列預(yù)測(cè)是一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)金融市場(chǎng)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)的方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要包含輸入層、隱藏層和輸出層。其訓(xùn)練過程依賴于誤差反向傳播算法，以最小化實(shí)際輸出與期望輸出之間的誤差。 在金融序列預(yù)測(cè)中，BP神經(jīng)網(wǎng)
示時(shí)間序列的當(dāng)前值，而移動(dòng)平均MA模型則用時(shí)間序列的當(dāng)前值和先前的殘差序列來線性地表示時(shí)間序列的當(dāng)前值。ARMA模型是AR模型和MA模型的結(jié)合，其中時(shí)間序列的當(dāng)前值線性地表示為它先前的值以及當(dāng)前值和先前的殘差序列。AR、MA和ARMA模型中定義的時(shí)間序列均是平穩(wěn)過程，即這些模型的
mama183 4.算法理論概述 時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值，如金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、交通流量預(yù)測(cè)等。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)往往表現(xiàn)出一定的局限性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為時(shí)間序列預(yù)測(cè)提供了新的思路和方法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
T_pred ERR 186 4.算法理論概述 時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)往往表現(xiàn)出一定的局限性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為時(shí)間序列預(yù)測(cè)提供了新的思路和方法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) CNN-GRU-SAM
時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域如金融、氣象、工業(yè)生產(chǎn)等有著廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來趨勢(shì)對(duì)于決策制定、資源分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面具有重要意義。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如 ARIMA 等在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列時(shí)存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域如金融、氣象、工業(yè)生產(chǎn)等有著廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來趨勢(shì)對(duì)于決策制定、資源分配、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面具有重要意義。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如 ARIMA 等在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列時(shí)存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
mat Pred_testy2 Ytest rmse 4.算法理論概述 序列預(yù)測(cè)在金融、氣象、工業(yè)控制等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，其核心目標(biāo)是通過歷史數(shù)據(jù)推斷未來趨勢(shì)。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法如 ARIMA、LSTM 等在處理非線性、高維數(shù)據(jù)時(shí)存在局限性。XGBoost（Extreme
菜品生產(chǎn)等待時(shí)間，提供給客戶更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時(shí)可以減少安全庫(kù)存量，做到生產(chǎn)準(zhǔn)時(shí)制，降低物流成本?！ 〔惋嬩N售預(yù)測(cè)可以看作是基于時(shí)間序列的短期數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)對(duì)象為具體菜品銷售量。 常用按時(shí)間順序排列的一組隨機(jī)變量X1, X2, … , Xt來表示一個(gè)隨機(jī)事件的時(shí)間序列，簡(jiǎn)記為{Xt}；用x1
Error2 4.算法理論概述 時(shí)間序列預(yù)測(cè)在眾多領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值，如金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、交通流量預(yù)測(cè)等。傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法在處理復(fù)雜的非線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)往往表現(xiàn)出一定的局限性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為時(shí)間序列預(yù)測(cè)提供了新的思路和方法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
