作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
关于时间序列数据预测和回归，在各行各业都十分重要。而随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的不断突破，对时间序列数据预测和回归的方法也得到了广泛关注。近年来，深度学习技术已经成为解决复杂任务的有效工具，尤其是在时序预测和回归领域，许多优秀模型已经被提出，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器网络（Transformer）等，并且取得了显著的效果。本文将介绍几种热门的时间序列预测和回归方法及相关的最新论文。
时间序列预测和回归是利用历史数据推测未来的数据，它涉及时间维度上的分析。主要包括单步、多步、时序、结构化预测。单步预测是指用过去一段时间内的一个或多个变量的值预测下一个时间点的一个变量的值；多步预测是指用过去某一段时间内的一个或多个变量的值预测接下来的多个时间点的一个或多个变量的值；时序预测则是从整个时间序列中预测未来的多个时间点的一个或多个变量的值；结构化预测则是根据输入数据中的结构性信息来进行预测，如协同过滤、因子分解等。
时间序列数据具有多样性、非连续、不定长等特点。因此，传统的时间序列分析方法无法有效处理这种类型的数据，需要借助于深度学习的技术来实现相关任务。
在本文中，首先会对时间序列数据预测和回归的基本知识做一些介绍，然后会针对不同任务列举出不同模型，并详细阐述它们的特点、优缺点以及应用场景。最后，会给出这些模型的具体实现过程和公式推导，以及如何在实际任务中使用它们。
2.相关背景
首先要明确的时间序列数据是什么？时间序列数据的定义是指，某一过程或事件随时间发生的模式，即随着时间的推移，观察者