模型空间与深度学习融合下的时间序列分类：理论、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，其中时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、医疗、工业、气象等众多领域。时间序列分类（TimeSeriesClassification，TSC）作为时间序列分析中的关键任务，旨在将时间序列数据归类到预先定义的有限类别中，其重要性不言而喻。

在金融领域，对股票价格、汇率等时间序列数据进行分类，能够帮助投资者识别市场趋势、预测价格走势，从而制定更为科学合理的投资策略，有效规避风险，实现资产的保值增值。例如，通过准确判断股票价格走势的类别，投资者可