本篇内容绝大部分内容摘自牛津大学的时间序列综述，有兴趣的朋友可以阅读文末的原文。

论文标题：

Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2004.13408

本篇文章介绍深度学习用于时间序列的一些最新进展，包括：

  • 使用深度学习做时间序列的通用方法；例如multi-horizon预测和不确定性估计；

  • 混合模型的趋势；

  • 神经网络用于促进决策支持，特别是通过解释性和反事实预测方法；

  • 时间序列的未来研究方向。

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