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文档摘要

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深度学习驱动下的时间序列分类与预测：模型、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融、气象、医疗、交通等。时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点，它蕴含着丰富的信息，反映了事物随时间的变化规律。时间序列分类和预测作为数据分析领域的重要研究方向，旨在从历史数据中挖掘模式和趋势，从而对未来的发展做出准确的推断和判断。

时间序列分类的核心任务是根据时间序列数据的特征和模式，将其划分到不同的类别中。在金融领域，通过对股票价格、汇率等时间序列数据的分类，可以识别市场趋势、判断投资风险，为投资者提供决策依据。在医疗领域，对患者生命体征（如心电图、