简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘要:本研究旨在探究不同土地整治类型对新增耕地土壤微生物群落的影响,并分析土壤理化性状与微生物数量的相关性。通过测序数据分析,研究土壤细菌多样性和群落组成,并探讨土壤细菌群落结构与土壤理化性状的关系。研究结果有助于深入了解土地整治对土壤微生物群落的影响机制,为土地利用与保护提供科学依据。