深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展与编程实现

时间序列预测和分类是许多领域中的重要问题，包括金融、气象、医疗等。近年来，深度学习在这些任务中取得了显著的研究进展。本文将综述深度学习在时间序列预测和分类中的最新研究进展，并提供相应的编程实现示例。

一、时间序列预测

时间序列预测旨在根据过去的观测值来预测未来的值。深度学习模型在时间序列预测中的成功主要得益于递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的应用。以下是一个使用LSTM进行时间序列预测的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 准备训练数据
data