本文综述了深度学习在时间序列分析和预测领域的主要技术，这些新技术实现了针对时间序列的无监督特征学习，并且取得了不错的应用效果。

Jan, 2017

本研究探究适用于时间序列分类领域的不同方法和各种神经网络结构。该论文通过使用来自气体传感器的数据来探测某一特定环境中的占用状态，并使用 Fully Convolutional Networks (FCN) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 进行监督学习和递归自编码器进行半监督学习，通过评估精度和召回率等指标来确定哪种方法最适合此问题。

Jul, 2023

深度学习在时间序列预测方面取得了显著优势，然而在大流行预测领域仍存在挑战，如训练数据不足和模型的可解释性。此文献综述了几种先进的建模技术，并提供了进一步研究的建议。

Jan, 2024

本文概述了深度学习建模在时序数据领域的应用，介绍了单步和多步预测中通用的编码器和解码器的设计，分析了每一种方法如何加入时间信息以提高预测结果。接下来，介绍了深度学习和统计模型的混合模型在时间序列预测中的最新进展，最后讨论了深度学习如何为决策支持提供便利。

Apr, 2020

本文系统地回顾了多种用于时间序列数据的数据增强方法，并通过对它们的优点和局限性进行结构化的概述来比较它们的性能，包括在不同任务下的时间序列分类、异常检测和预测，并讨论并强调了五个未来的研究方向。

Feb, 2020

本研究是一篇对深度学习预测方法的综述性文章，包括了预测方法在时间序列预测、工业预测及建立模型等方面的应用，以及该方法的优点和研究方向。

Apr, 2020

本文提出了一种基于深度学习的时间序列预测方法，并在两个数据集上进行了评估。该方法包括数据准备、模型训练和评估等步骤，并进行可视化检查。实验结果表明，如果数据集中的时间序列重复出现固定模式，则可以使用单个时间序列来训练深度学习网络。然而，对于股票市场收盘价格等较少结构化的时间序列，网络表现与重复观察到的最后一个值的基准线类似。该方法的实现和实验是开源的。

Feb, 2023

该研究提出了第一个 Time Series Extrinsic Regression benchmarking archive，用于为更广泛的时间序列问题提供通用方法，由 19 个不同领域的数据集组成，并进行了现有模型的初始基准测试。

Jun, 2020

本文综述了近年来 2020 至 2022 年关于利用深度学习模型基于金融时序数据预测价格的研究，包括不同数据源和神经网络结构的实现细节，旨在让研究人员了解该领域最新进展，方便选择先前研究中使用的模型基线，并提供未来研究建议。

Apr, 2023

本文通过一个基于深度神经网络结构的实证研究，介绍最新的深度学习算法在时间序列分类方面的最新状态，以及给出了一个自由开放的深度学习框架，并在 97 个时间序列数据集上进行了 8,730 种模型的训练来达到最全面的时间序列分类问题的深度学习算法的研究。

Sep, 2018