深度学习背景下的时间序列分析课程改革研究

摘要：

近年来，深度学习在时间序列方面是一个活跃的研究领域，不断有新的模型和技术涌现，深度学习方法在处理时间
序列数据方面具有许多优势，尤其是在处理复杂模式和大量数据时。深度学习理论与实践的发展对于传统的时间序
列分析课程改革提出了新的要求。本文以传统时间序列分析课程所存在的现状与问题为导入，以深度学习理论和实
践在时间序列领域中的应用与发展为依托，对传统时间序列分析方法和深度学习理论方法进行比较，从教学内容，
实践案例，资源整合，工具应用四个方面提出改革思考。

关键词：深度学习、时间序列、课程改革、神经网络

资助基金：^A2022年安徽财经大学教学质量与教学改革工程一般项目^Bacjyyb2022050。^D1

在线出版日期：2023-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：151-153