基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测

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基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测摘要针对农产品期货时间序列数据受多方面因素影响，非线性、非平稳数据特征难以提取而导致预测准确性不高的问题，基于“分解-集成”的预测思想，本文提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与Transformer-Encoder-TCN的农产品期（剩余14001字）

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