基于神经网络的冰数据集时间序列分析-Neural Network-based Time Series Analysis of I...

基于神经网络的冰数据集时间序列分析 使用浅层神经网络从44万年的数据集中预测全球冰量。 探索了用于时间序列预测的浅层神经网络，重点是对全球冰量进行建模。使用包含44万年来219个冰量测量值的ice_dataset，训练神经网络，根据过去的值预测未来的冰量。这个单一的时间序列预测问题利用了网络学习历史数据模式的能力。通过分析过去的冰量趋势，该网络可以预测未来的变化，为气候研究和我们对地球冰川周期的理解提供有价值的见解 explores shallow neural networks for time-series prediction, focusing on modeling global ice volume. Using the ice_dataset, containing 219 measurements of ice volume over 440,000 years, a neural network is trained to predict future ice volume based on past values. This single time-series p