深度学习时间序列新突破！4大创新方向霸榜AI顶会

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为解决传统时间序列预测方法在处理复杂和非线性问题上的局限性，研究者们致力于探索深度学习的方法。 目前， 用深度学习做时间序列预测主要有4大创新方向： 基于MLP、基于Transformer、基于CNN以及基于RNN。 这些深度学习模型通过端到端学习直接生成预测，简化流程提高效率。它们能够处理高维数据，并通过大数据训练提升预测精度和适应性，为时序预测提供了新颖而强大的解决方案，也因此成为了学术研究和发表论文的热门领域。 本文介绍深度学习时序预测这4大创新方向，每个方向都附有 代表论文以及代码（共 22篇 ） ，方便同学们理解学习以及复现。 扫码添加小享， 回复“ 时序大方向 ” 免费获取 全部论文+开源代码 基于MLP的模型 使用多层感知器来自动学习和提取时间序列数据的特征，适用于捕捉复杂模式并进行预测，但可能需要结合 ………………………………