📘 AI教程：时间序列与深度学习 📈

时间序列分析是机器学习中的重要领域，尤其在金融预测、气象预报、股票市场等领域有广泛应用。结合深度学习技术，可以更精准地捕捉数据中的复杂模式。以下是关键知识点梳理：

📌 1. 基础概念

• 时间序列：按时间顺序排列的数据点集合（如：每日气温、月度销售数据）
• 深度学习模型：常用架构包括：
  • LSTM（长短时记忆网络）⏳
  • GRU（门控循环单元）🌀
  • Transformer（自注意力机制）🧠
  • CNN（卷积神经网络）🖼️

📊 2. 典型应用场景

• 股票价格预测📈
• 电力负荷 forecasting⚡
• 气象预测🌦️
• 电商销售趋势分析🛍️

🧠 3. 学习资源推荐

• 时间序列分析入门教程（推荐从基础开始学习）
• 深度学习实战案例库（包含代码示例）
• AI与金融预测（进阶应用方向）

📖 4. 核心技术要点

• 特征工程：滑动窗口、差分处理、滞后特征
• 模型评估：MAE、RMSE、MAPE等指标
• 超参数调优：学习率、批次大小、序列长度

📚 5. 实战建议

1. 从简单数据集（如：AirPassengers）开始实践
2. 尝试不同模型组合（如：LSTM + Attention）
3. 可参考时间序列预测项目模板进行代码开发

📌 提示：建议结合时间序列数据预处理指南掌握数据清洗技巧，这对模型训练效果影响显著。