深度学习时间序列预测：卷积神经网络（CNN）算法构建单变量时间序列预测模型预测空气质量（PM2.5）+代码实战
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深度学习时间序列预测：卷积神经网络（CNN）算法构建单变量时间序列预测模型预测空气质量（PM2.5）+代码实战
神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。
CNNs目前在很多很多研究领域取得了巨大的成功，例如: 语音识别，图像识别，图像分割，自然语言处理等。虽然这些领域中解决的问题并不相同，但是这些应用方法都可以被归纳为:
CNNs可以自动从(通常是大规模)数据中学习特征，并把结果向同类型未知数据泛化。
基础的CNN由 卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling)三种结构组成。CNN输出的结果是每幅图像的特定特征空间。当处理图像分类任务时，我们会把CNN输出的特征空间作为全连接层或全连接神经网络(fully connected neural network, FCN)的输入，用全连接层来完成从输入图像到标签集的映射，即分类。当然，整个过程最重要的工作就是如何通过训练数据迭代调整网络权重，也就是后向传播算法。目前主流的卷积神经网络(CNNs)，比如VGG, ResNet都是由简单的CNN调整，组合而来。
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