标题中的“大规模资金流入流出大数据预测TOP3与4答辩ppt”揭示了这是一个关于大数据预测的学术或项目报告，重点在于预测资金流动的前三名和第四名情况。这可能是一个研究项目，或者是某个竞赛如“天池大数据预测答辩ppt”中的一个部分。在大数据预测领域，这样的任务通常涉及到对复杂金融数据的分析，旨在提前预判未来的资金趋势。
描述中提到的“天池大数据预测答辩pdf”表明这是一个与阿里云的“天池”平台相关的比赛或者挑战，该平台常常举办各种数据分析和预测比赛。参赛者可能需要利用大数据技术和算法来预测资金的流入流出情况。其中，“时间序列预测”是一种常用的技术，它通过分析历史数据的时间顺序来预测未来趋势。这在金融分析中特别重要，因为资金流动往往有明显的周期性和趋势性。
“svm与CNN”则提到了两种机器学习模型。支持向量机（SVM）是一种监督学习方法，常用于分类和回归问题，其在处理小样本和高维数据时表现优秀，可能被用来预测资金流的分类（流入或流出）。而卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一个重要模型，尤其在图像识别和序列数据处理上表现出色，可能被用来识别和分析资金流动的模式。
结合这些标签，我们可以推断这个项目或比赛中，参赛者可能使用了SVM和CNN这两种模型，结合时间序列分析，对大规模的资金流入流出数据进行深度学习和建模，以提高预测精度。他们可能先通过时间序列预测对数据进行初步处理，然后利用SVM和CNN挖掘隐藏的复杂关系和模式，最终得出Top3和Top4的预测结果。
在实际应用中，这种预测能力对于金融机构、投资公司和个人投资者来说都极其有价值，因为它能帮助决策者提前预知市场动态，制定更有效的投资策略。同时，这也展示了大数据和人工智能技术在金融领域的强大应用潜力。
