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时间序列建模问题因有着重要的应用价值已经成为机器学习领域的研究热点之一.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)是近年来时间序列建模的一个重要工具.但是,现有循环神经网络无法处理长时依赖关系的时序数据,也没有在频域对时间序列数据的特征模式进行建模.对于那些包含长时依赖且频率成分丰富的时序数据,这2个问题大大限制了现有循环神经网络的性能.针对这些问题,提出了时频联合长时循环神经网络(long term recurrent neural network with state-f