本文综述了基于深度学习的时间序列分析方法，重点讨论了TimeNet、LSTM、CNN等模型的应用与性能比较。研究发现，AUTOSHAPE和ConvTimeNet在特征提取和聚类方面表现优异，而LoSTer和DGCformer在长序列聚类和多元预测中也取得了显著效果。