主要观点总结
本综述关注时间序列预测领域的架构多样性及开放挑战。文章概述了时间序列预测的重要性、应用领域和挑战。文章还回顾了传统方法和深度学习架构在该领域的应用和发展，并指出了每种架构的优缺点。文章最后探讨了最新的趋势和开放挑战，包括混合模型、扩散模型、基础模型等的出现以及通道依赖性、分布变化、因果关系和特征提取等问题。本综述旨在降低新入门者进入TSF领域的门槛，同时为经验丰富的研究人员提供新的视野和机会。
关键观点总结
关键观点1: 时间序列预测的重要性及挑战
时间序列预测为经济规划、供应链管理和医学诊断等提供关键信息。随着深度学习架构的发展，时间序列预测取得了显著进展，但仍面临模型多样性和领域中的开放挑战。
关键观点2: 传统方法和深度学习架构的回顾
文章回顾了传统统计方法和机器学习在TSF中的应用，以及深度学习架构如MLP、CNN、RNN、GNN的发展。这些架构在TSF中表现出色，但存在结构性限制。
关键观点3: 最新模型的关键特征分析
文章分析了最新模型如Transformer、扩散模型、基础模型等的关键特征，并探讨了它们解决TSF问题的潜力。
关键观点4: 开放挑战及解决方案探讨
文章讨论了TSF中的开放挑战，包括通道依赖性、分布变化、因果关系和特征提取等，并探讨了旨在解决这些挑战的最新方法。
关键观点5: 本综述的两大主要优点
本综述与以往的TSF综述论文相比，具有两个主要优点：一是关注架构多样性的不可避免性，提供了一个及时和全面的视角；二是从开放挑战的角度进行探讨，为读者提供了解决这些问题的见解。
文章预览
时间序列预测是一个至关重要的任务，它为经济规划、供应链管理和医学诊断等各个领域的决策提供了关键信息。过去，传统统计方法和机器学习曾被广泛应用于时间序列预测问题，然而，随着多种基础的深度学习架构如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）的发展，这些架构被逐步应用于时间序列预测问题的解决。然而，由于每种深度学习架构的归纳偏置所带来的结构性限制，它们的性能也受到了制约。变换器模型（Transformer），擅长处理长期依赖关系，已经成为时间序列预测中的重要架构组件。然而，近期的研究表明，简单的线性层等替代方案能够超越变换器模型。这些发现为使用多样化架构提供了新的可能性。在探索各种模型的背景下，时间序列预测的架构建模已经进入了一个复兴阶段。本综述
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