1. 构建数据库
2.掌握基于机器学习的基本方案
3.搭建并使用机器学习的应用平台
| 1. 构建数据库 | |
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时间序列专门的数据库InfluxDB https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.7/ 时间序列数据平台，开发人员可以在该平台上构建物联网、分析和云应用程序。 |
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2. 掌握基于机器学习的基本方案 |
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| 《时间序列预测-基于机器学习和Python实现》（[美]弗朗西斯卡.拉泽里（Francescal Lazzeri）著，郝小可译）第五章（自page136开始）介绍了循环神经网络，可以实现多输入多输出，用于需要多变量预测甚至是多部预测方法的应用场景；不过该方案是有监督的机器学习，是否能用于sat求解的改进研究，目前不得而知。 | |
| 3.搭建并使用机器学习的应用平台 | |
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如何开发用于时间序列预测的GRU和LSTM： 用Python编写神经网络库：Keras 深度学习工具平台：TensorFlow |
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标签：机器,预测,平台,学习,构建,序列 From： https://www.cnblogs.com/yuweng1689/p/17346784.html