【牛津大学】深度学习时间序列预测，Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey

题目： Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey

摘要：

为了适应不同领域的时间序列数据集的多样性，已经开发了大量的深度学习体系结构。在这篇文章中，我们调查了常用的编码器和译码器设计，它们都被用于一阶前和多视距的时间序列预测——描述了时间信息是如何被每个模型合并到预测中的。接下来，将重点介绍混合深度学习模型的最新发展，该模型将经过充分研究的统计模型与神经网络组件相结合，以改进这两类中的纯方法。最后，我们概述了一些方法，即深度学习也可以促进决策支持与时间序列数据。