写一篇时间序列预测论文综述

时间序列预测是指对未来某一时刻的变量值进行预测的过程，是一个广泛存在于经济、科学、工程等领域的重要问题。近年来，随着人工智能技术的发展，许多机器学习模型也被用于时间序列预测，取得了较好的效果。

其中，传统的时间序列预测方法包括统计模型、自回归移动平均模型 (ARMA) 以及自回归积分移动平均模型 (ARIMA) 等。这些方法的基本假设是时间序列是平稳的，并且存在趋势或周期性等特征。然而，这些方法的预测精度往往受到许多因素的影响，例如趋势的变化、季节性的影响等。

近年来，深度学习模型在时间序列预测中也得到了广泛应用。典型的深度学习模型包括循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM)、双向循环神经网络 (Bi-RNN) 等。这些模型的优势在于能够在序列数据中捕捉时间相关性，并且可以通过多层网络结构来提取更加复杂的特征。

在实际应用中，时间序列预测的结