计算智能预测2016数据集

数据集概述

该数据集为2016年计算智能预测竞赛（CIF 2016）所用，包含72个来自银行业的月度时间序列数据，其中24个为实时数据，48个为人工生成数据，57个序列预测周期为12，15个为6。

文件详解

• 文件名称: cif_2016_dataset.zip
• 文件格式: ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明: 压缩包内包含CIF 2016预测竞赛的72个月度时间序列数据，无明确的训练/测试、数据/标签或原始/处理数据拆分。

适用场景

• 时间序列预测模型研发: 用于测试和比较不同计算智能算法在银行业时间序列预测任务中的性能
• 金融数据分析: 分析银行业月度数据的趋势特征与波动规律
• 预测竞赛研究: 复现或扩展CIF 2016竞赛的实验结果，探索预测周期对模型效果的影响
• 人工智能算法优化: 针对不同类型（实时/人工生成）时间序列数据优化预测模型适应性