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本发明提供一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法，包括：从第一数据集获取待测特征对应的时间序列数据；根据待测特征构建第二数据集；将第二数据集输入卷积神经网络，得到提取特征；采用
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该专利属于沈阳农业大学所有，仅供学习研究参考，未经过沈阳农业大学授权不得商用。

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