深度时间序列模型！全面总结！

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时间序列是以固定间隔采样的按时间顺序排序的数值序列。 时间序列数据有三个组成部分： 趋势、季节性和残差（不规则性）。 趋势代表整体运动，而季节性则捕捉定期变化。去除趋势和周期振荡后的剩余值为残差，可能包括异常值。现实世界的时间序列，其特征在于有意义的不规则成分和非平稳性，为建模提出了挑战。 准确的预测是复杂的，促使经典方法将时间序列分解为这些分量进行单独的预测。基于数据挖掘的技术对于理解不规则分量特别有用，这有助于准确预测。时间序列以图形方式表示，时间在x轴上，记录值在y轴上，便于视觉特征检测，如振荡幅度、季节、周期和异常。 时间序列，或按时间排序的数据序列，提供了对能源，气象，金融，健康，交通和工业等不同领域的见解。时间序列预测对决策至关重要，可预测未来价值，影响减 ………………………………