Neural network 用极值缩放/规范化时间序列_Neural Network_Time Series_Conv Neural Network_Scaling_Normalizing

Neural network 用极值缩放/规范化时间序列

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Neural network 用极值缩放/规范化时间序列,neural-network,time-series,conv-neural-network,scaling,normalizing,Neural Network,Time Series,Conv Neural Network,Scaling,Normalizing,我正在研究用于时间序列模拟的卷积GANs模型。时间序列包括零售项目的历史时间序列需求（销售）数据。时间序列数据由具有不同销售模式的不同产品商店项目组成，具有不同尺度的输入值。存在一些尺度非常大的时间序列，当进行归一化或缩放时，例如最小-最大缩放，它们可以被视为极值。事实上，这对网络培训产生了负面影响。我想知道用可能的极值来缩放或规范化时间序列数据的最佳方法是什么。谢谢

我正在研究用于时间序列模拟的卷积GANs模型。时间序列包括零售项目的历史时间序列需求（销售）数据。时间序列数据由具有不同销售模式的不同产品商店项目组成，具有不同尺度的输入值。存在一些尺度非常大的时间序列，当进行归一化或缩放时，例如最小-最大缩放，它们可以被视为极值。事实上，这对网络培训产生了负面影响。我想知道用可能的极值来缩放或规范化时间序列数据的最佳方法是什么。谢谢