探索量子神经网络用于需求预测

需求预测可在 various markets 中被建模，为使用显示出高准确性的预测模型提供竞争优势。然而，机器学习模型的训练往往产生高计算成本，这可能限制基于可用计算容量的预测模型训练。在此背景下，本文提出了使用量子神经网络训练需求预测模型的方法。为此 purpose，我们使用量子神经网络对车辆融资需求进行预测。我们使用经典循环神经网络进行结果比较，结果显示经典与量子模型之间的预测能力相似，量子模型具有使用更少训练参数和更快收敛的优势。运用量子计算技术为克服传统机器学习方法在训练复杂市场动态的预测模型方面的限制提供了前景的解决方案。