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基于BiLSTM和随机森林回归模型的序列数据预测

本文以新冠疫情相关数据集为案例,进行新冠数量预测。(源码请留言或评论)

首先介绍相关理论概念:

序列数据特点

序列数据是人工智能和机器学习领域的重要研究对象,在多个应用领域展现出独特的特征。这种数据类型的核心特点是 元素之间的顺序至关重要 ,反映了数据内在的时间或空间关联性。以下是序列数据在不同领域的典型表现:

<

应用领域

特点

自然语言处理

单词或字符按特定语法规则排列

时间序列分析

存在趋势性、季节性和随机波动

生物信息学

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