代表算法有RNN，LSTM ## 混合多维时间序列预测 - 提取多维序列之间更加复杂的关系 - 提取维度之间空间依赖关系，长短期依赖关系 • 算法有LSTNet，TPA-LSTM ## 对数据包含的信息提取能力越来越强 ## 选择 LSTNet 作为温度预测建模算法 : # m is the number of time-series m = input_shape[2] Convolutional Layer Recurrent and Recurrent-skip laye Fully Connected Layer Autoregressive ## LSTNet 模型的训练 ## 优化算法：Adam 同时具有动量更新和自适应调整学习速率，占用内存少。 ## 损失函数：Logcosh Logcosh是预测误差的双曲余弦的对数。不会受到偶尔出现的极