深度学习时间序列分析基础教程

深度学习在时间序列分析中的应用正变得越来越广泛。以下是一些基础教程，帮助你入门深度学习时间序列分析。

1. 时间序列概述

时间序列是由一系列按时间顺序排列的数据点组成的。在金融、气象、生物医学等领域，时间序列分析有着广泛的应用。

• 时间序列基本概念 了解更多
• 时间序列可视化 可视化教程

2. 时间序列预处理

在进行深度学习之前，通常需要对时间序列数据进行预处理，包括去噪、特征提取等。

• 时间序列去噪方法 去噪教程
• 时间序列特征提取 特征提取教程

3. 深度学习模型

深度学习模型可以用于时间序列预测，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。

• 循环神经网络（RNN） RNN 教程
• 长短期记忆网络（LSTM） LSTM 教程
• 门控循环单元（GRU） GRU 教程

4. 实践案例

以下是一些使用深度学习进行时间序列分析的实际案例。

• 股票价格预测 案例教程
• 气温预测 案例教程

5. 资源推荐

以下是一些学习深度学习时间序列分析的资源推荐。

• 深度学习时间序列分析书籍 推荐书籍
• 深度学习时间序列分析论文 论文推荐

深度学习时间序列分析示例