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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
基于SAE（Stacked Autoencoder）堆叠自编码器的单维时间序列预测是一种基于深度学习的预测方法。自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习输入数据的低维表示。堆叠自编码器是将多个自编码器层叠在一起形成的深度网络结构。
在单维时间序列预测中，我们可以将时间序列数据作为输入，通过堆叠自编码器学习数据的特征表示，并利用学到的特征进行预测。具体步骤如下：
1. 数据准备：将时间序列数据按照一定的时间窗口大小进行切分，形成多个训练样本。同时，将时间序列数据进行归一化处理，以便于网络训练。
2. 堆叠自编码器训练：将切分后的时间序列数据输入到堆叠自编码器网络中进行训练。堆叠自编码器由多个自编码器层叠而成，每个自编码器的输出作为下一层的输入。通过逐层训练，网络可以逐渐学习到数据的抽象特征表示。
3. 特征提取：在堆叠自编码器训练完成后，可以使用网络的中间隐藏层输出作为时间序列的特征表示。这些特征具有较低的维度，并且能够较好地表示原始数据的重要特征。
4. 预测：将特征表示输入到预测模型中，例如使用递归神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行预测。这些模型可以利用时间序列的历史信息进行预测，并输出未来时间步的数值。
5. 模型评估：使用评估指标，如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE），评估模型的预测性能。
基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测方法可以通过深度学习模型学习数据的抽象特征表示，并利用这些特征进行准确的预测。然而，需要注意的是，模型的性能取决于数据的质量和特征选择的合理性。在实际应用中，还需要根据具体情况进行模型参数的调优和验证。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]左为恒,宋璐璐.基于改进堆叠自动编码器的循环冷却水系统工艺介质温度预测控制方法[J].控制与决策, 2020, 35(12):10.DOI:10.13195/j.kzyjc.2019.0694.
[2]刘丹,赵森,颜志良,等.基于堆叠自动编码器的miRNA-疾病关联预测方法[J].计算机科学, 2021.DOI:10.11896/jsjkx.200900169.
