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时间序列数据的降维技术是用于减少数据集中的变量或特征的数量，同时保留其基本特征的方法。这是特别有用的，因为时间序列数据通常由于随时间的大量读数而涉及高维空间。通过应用这些技术，开发人员可以简化数据，提高计算效率，并使可视化和分析趋势或模式变

"递归神经网络（RNN）专门设计用于处理顺序数据，通过保持对先前输入的记忆来实现。与将每个输入独立处理的传统神经网络不同，RNN在其架构中使用循环将信息从一个步骤传递到下一个步骤。这一独特特性使得RNN能够追踪序列中的早期输入，这对于上下文