时间序列革命：深度学习的崭新时代

时间序列数据分析一直以来都是数据科学领域的重要任务之一。随着深度学习的兴起，时间序列分析也迎来了一场革命。深度学习模型的出现为时间序列数据的建模和预测带来了全新的可能性。本文将介绍深度学习在时间序列分析中的应用，并提供相应的源代码实例。

1. 时间序列数据简介
   时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点。这类数据通常包含趋势、周期性和季节性等模式。时间序列分析的目标是通过对过去的数据进行建模和分析，预测未来的趋势和行为。

2. 传统时间序列分析方法的局限性
   传统的时间序列分析方法（如自回归移动平均模型、指数平滑法等）在一些复杂的时间序列数据场景中存在一些局限性。例如，对于非线性和非平稳的时间序列，传统方法无法提供准确的预测结果。此外，传统方法在处理大规模时间序列数据时也面临着计算效率低下的问题。

3. 深度学习在时间序列分析中的应用
   深度学习模型在时间序列分析中的应用已经取得了显著的成果。以下是几种常见的深度学习模型及其应用：

• 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：RNN是一类特殊的神经网络，其内部结构具有循环连接，可以对时间序列数据进行建模。常见的RNN模型包括长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）。R