28、深度学习在时间序列数据预测与农业智能投标中的应用

深度学习在时间序列数据预测与农业智能投标中的应用

在当今数据驱动的时代，时间序列数据的预测以及农业领域的智能投标问题备受关注。本文将深入探讨深度学习在比特币价格时间序列预测中的应用，以及区块链和机器学习在农业智能投标平台中的创新实践。

时间序列预测中的性能评估指标

在处理时间序列预测的回归问题时，我们需要使用多种损失函数指标来评估模型的性能。以下是几种常见的指标：
1. MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差） ：它表示目标值与实际值之间的差异，取绝对值以避免出现负值。该指标对异常值具有较强的鲁棒性。计算公式为：
[MAE = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} |y_i - \hat{y} i|]
其中，$N$ 是数据集中的样本数量，$y_i$ 是第 $i$ 个样本的实际值，$\hat{y}_i$ 是第 $i$ 个样本的预测值。
2. MSE（Mean Squared Error，均方误差） ：通过计算实际值与预测值之差的平方的平均值得到。平方值始终为正，对于处理可能影响熵值和时间序列数据标准差的异常值非常有用。计算公式为：
[MSE = \frac{1}{n} \sum {i = 1}^{n} (y_i - \tilde{y} i)^2]
其中，$n$ 是数据集中的样本数量，$y_i$ 是第 $i$ 个样本的实际值，$\tilde{y}_i$ 是第 $i$ 个样本的预测值。
3. RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）