解释如何使用 RNN 进行时间序列预测（面试题200合集，中高频、实用）

循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs) 因其能够有效处理序列数据中的时间依赖关系，在时间序列预测领域得到了广泛应用。下面将详细解释如何使用 RNN 进行时间序列预测。

1. 什么是时间序列预测？

时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点。时间序列预测的目标是基于历史数据点来预测未来的值。
例如：

• 预测未来几天的股票价格。
• 预测未来一小时的电力消耗。
• 预测下一季度的产品销量。

2. 为什么选择 RNN 进行时间序列预测？

传统的线性模型（如 ARIMA）在处理复杂非线性关系时能力有限。RNN 的主要优势在于：

• 记忆性：RNN 内部具有“记忆单元”（隐藏状态），能够捕捉序列中的长期依赖关系。这意味着过去的观测值可以影响当前的预测。
• 处理可变长度序列：RNN 可以灵活处理不同长度的输入序列。
• 非线性建模：RNN 本质上是非线性模型，能够学习和表示复杂的时间动态。

3. RNN 模型基础

3.1 基本 RNN 结构

一个基本的 RNN 单元在每个时间步