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TS-LIF：一种用于时间序列预测的时序段脉冲神经元网络
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内容提要
本文针对现有脉冲神经网络在时间序列预测中的局限性，提出了时序段泄漏集成脉冲（TS-LIF）模型，该模型通过新颖的双腔体架构提高对多尺度时序动态的处理能力。实验结果表明，TS-LIF在精度和鲁棒性方面超过传统脉冲神经网络，尤其在处理缺失数据时表现优越，具有广泛的应用潜力。
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