深度强化学习时间序列预测

引用和提到了深度学习模型在时间序列预测方面的应用。这些模型主要通过将时间信息合并到预测中来进行预测。本文涵盖了一些常见的深度学习模型，包括编码器和解码器设计，并研究了它们如何适应一步预测和多指标预测。此外，混合深度学习模型的发展也被介绍了，这些模型在跨域预测问题上表现出色。然而，引用提到了目前深度学习模型在时间序列预测方面仍然存在一些局限性。深度神经网络通常需要以固定间隔离散化时间序列，难以预测可能会丢失观测值或以随机间隔到达的数据集。此外，时间序列通常具有层次结构，轨迹之间具有逻辑分组，因此发展能够明确解释这种层次结构的架构可能是未来的研究方向。综上所述，深度强化学习在时间序列预测方面具有潜力，但仍需进一步研究和改进。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于深度学习的时间序列预测](https://blog.csdn.net/Sharon0408/article/details/123402750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]