[Submitted on 22 Mar 2023 (v1), last revised 8 Apr 2023 (this version, v2)]
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摘要近年来，深度学习技术在许多机器学习任务中表现优于传统模型。深度神经网络已成功地应用于时间序列预测问题，这是数据挖掘中的一个非常重要的课题。他们已经被证明是一个有效的解决方案，因为他们的能力自动学习时间序列的时间相关性。然而，选择最方便的深度神经网络及其参数化是一项复杂的任务，需要大量的专业知识。因此，现有体系结构对不同预测任务的适用性有待深入研究。在这项工作中，我们面临两个主要的挑战:全面回顾利用深度学习进行时间序列预测的最新研究成果;并对最流行的框架进行了性能比较的实验研究。
在对比中，深入分析了七种深度学习模型的准确性和效率。在许多不同的体系结构配置和训练超参数下，我们评估了所提出的模型获得的结果的排名和分布。使用的数据集包括超过50000个时间序列，分为12个不同的预测问题。通过在这些数据上训练超过38000个模型，我们为时间序列预测提供了最广泛的深度学习研究。研究结果表明，长短时记忆(long - short memory, LSTM)和卷积网络(convolutional networks, CNN)是最佳的预测模型，其中LSTM的预测准确率最高。在不同的参数配置下，CNN以更少的结果可变性实现了类似的性能，同时也更高效。
1.介绍时间序列预测(TSF)在许多具有时间成分的现实问题中起着关键作用。通过TSF预测未来是天气、能源消耗、金融指标、零售、医疗监测、异常检测、交通预测等诸多领域的重要研究课题。时间序列数据具有独特的特征，其中的观测结果具有时间顺序，这往往使其分析成为一项具有挑战性的任务。由于其复杂性，TSF是数据挖掘中至关重要的一个领域。TSF模型需要考虑几个问题，如序列的趋势和季节变化，观测值之间的相关性在时间上是接近的。因此，在过去的几十年里，研究人员致力于因此，在过去的几十年里，研究人员致力于开发专门的模型来捕捉时间序列的基本模式，以便能够有效地推断出未来。
近年来,使用深度学习(DL)技术已成为最受欢迎的方法对许多机器学习问题,包括TSF.8与古典statistical-based只能模型线性关系数据模型,深层神经网络显示巨大的潜力interactions.9映射复杂的非线性特性现代神经系统的成功是建立在其深层结构上的，它们堆叠了好几层，并紧密地连接了大量的神经元。过去几年计算能力的提高使得创建更深层次的模型成为可能，与浅层网络相比，这大大提高了它们的学习能力。因此，深度学习技术可以被理解为一项大规模的优化任务:类似于一个简单的问题，但由于其规模而复杂。此外，它们在没有任何预先假设的情况下直接适应数据的能力在处理关于时间序列的少量信息时提供了显著的优势随着数据可用性的增加，越来越复杂的深度学习体系结构已经被提出，在预测性能方面有了实质性的改进然而，现在比以往任何时候都需要对TSF文献提供全面的分析，以便更好地理解该领域的科学进展。
在本工作中，对现有的TSF深度学习技术进行了全面的回顾。现有的方法要么只关注特定类型的深度学习架构，要么关注特定的数据场景。因此，在本研究中，我们的目标是通过提供一个更完整的分析DL在TSF中的成功应用来填补这一空白。修订的文献包括来自不同TSF域的研究，考虑到所有最流行的DL架构(多层感知器、递归和卷积)。此外，我们还对这些体系结构进行了全面的实验比较。我们研究了7种类型的DL模型的性能:多层感知器，Elman循环，长短期记忆，回声状态神经网络，门通循环单元，时间卷积网络。为了评估这些模型，我们使用了来自金融、能源、交通或旅游等不同领域的12个公开数据集。我们比较了这些模型的精度和效率，分析了不同超参数配置下得到的结果的分布。每个数据集总共测试了6432个模型，涵盖了大量可能的架构和训练参数。
开发专门的模型来捕捉时间序列的基本模式，以便能够有效地推断出未来。
由于文献中新颖的DL方法往往与经典模型相比较，而不是其他的DL技术，本实验研究旨在为今后的研究提供一个通用的、可靠的基准来进行比较。据我们所知，这项工作是第一次评估所有最相关类型的深度神经网络在大量不同领域的TSF问题上的性能。在这项工作中，我们的目标是评估可以直接适用于一般预测任务的标准DL网络，而不考虑为特定问题设计的精细架构。提出的用于比较的体系结构是独立于领域的，旨在为研究人员提供关于如何处理预测问题的一般指导方针。
综上所述，