DeepAR模型是一种用于时间序列预测和生成的深度学习模型。它基于递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的结合,能够对时间序列数据进行建模和预测。
DeepAR模型的优势在于它能够自动捕捉时间序列数据中的趋势、周期性和季节性等特征,并且能够根据历史数据进行准确的预测。它还可以生成符合给定时间序列分布的新样本,具有一定的创造性。
DeepAR模型的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:
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