过去，时间序列分析采用自回归综合移动平均线等传统统计方法。然而，随着深度学习的出现，研究人员探索了各种神经网络架构来建模和预测时间序列数据。 深度学习技术，例如（LSTM）长短期记忆、卷积神经网络和自动编码器，已经在时间序列预测、异常检测和模式识别方面发挥作用。
时间序列分析涉及分析和预测数据随时间变化的模式。近年来，深度学习算法由于能够处理庞大而复杂的数据集，在时间序列分析中越来越受欢迎。
循环神经网络（RNN）是时间序列分析中使用的一种重要的深度学习方法。RNN 是一种神经网络，可以通过保留先前时间步骤的信息来处理顺序数据。这使得它们对于时间序列分析特别有用，其中变量的当前值通常取决于其过去的值。
长短期记忆网络是另一种重要方法。长短期记忆 RNN (LSTM) 对于较大的时间序列数据非常有用，因为它们可以选择性地记住或忘记以前的输入。它们广泛应用于各个领域，从语音识别和翻译到语言学习和股票市场预测。
门控循环单元(GRU)与 LSTM 类似，但参数较少，是另一种 RNN。在 NLP 和视频分析等应用中，它们的表现令人钦佩。使用深度学习技术进行时间序列分析是有益的，因为该方法能够自动从数据中学习特征并处理变量之间的复杂关系。
传统的时间序列分析方法（例如 ARIMA 模型）需要手动进行特征工程，并且可能无法捕获变量之间复杂的非线性关系。 深度学习在时间序列分析中的实
