深度学习通过使用旨在处理顺序信息并捕获时间模式的神经网络架构来处理时间序列数据。 与依赖手动特征工程的传统模型不同，深度学习方法会自动学习过去和未来数据点之间的关系。 最常见的方法包括循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer。 每种架构都解决了时间序列分析中的特定挑战，例如处理可变长度序列、管理长期依赖关系或检测局部模式。
RNN 是序列的自然选择，因为它们逐步处理数据，同时维护一个编码历史信息的隐藏状态。 然而，由于梯度消失，基本 RNN 在长期依赖关系方面存在困难。 LSTM 和门控循环单元 (GRU) 通过引入门控机制来控制信息流来解决这个问题。 例如，LSTM 可能会通过学习保留每周消费趋势同时过滤掉噪声来预测电力需求。 CNN 通常用于图像，它也可以通过应用 1D 卷积滤波器来检测局部模式来分析时间序列，例如传感器数据中的每日峰值。 Transformer 最初用于自然语言处理，它使用自注意力来权衡不同时间步的重要性，使其在金融预测等任务中有效，因为某些历史事件（例如，市场崩盘）对未来的预测产生不成比例的影响。
关键的预处理步骤包括规范化数据、处理缺失值以及创建滑动窗口来构造输入输出对（例如，使用过去 30 天来预测第二天）。 挑战包括计算成本，尤其是在大型数据集的情况下，以及如果模型相对于数据规模过于复杂则存在过度拟合的风险。 例如，在短传感器数据集上训练 Transformer 可能会导致泛化能力差。 此外，可解释性仍然是一个障碍——与像 ARIMA 这样更简单的模型不同，深度学习的“黑盒”性质使得解释为什么做出特定预测变得更加困难。 尽管存在这些权衡，但深度学习在具有复杂、非线性模式的场景中表现出色，例如工业设备中的异常检测或能源网格的多步预测。