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长时间序列预测是一个非常重要的问题，在很多领域都有着广泛的场景，例如股票、交通、电力等。现有时序预测方法存在时间复杂度高，参数量大，预测精度低等问题，不适用于真实世界数据的高精度长期预测。针对这些问题，本发明提出了并行的时间序列预测模型LD...
该专利属于西北师范大学所有，仅供学习研究参考，未经过西北师范大学授权不得商用。

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