本文介绍了多种深度学习模型在时间序列预测中的应用，包括LSTNet、RCLSTM和基于Transformer的Informer等。这些模型通过优化算法和结构设计，显著提升了预测准确性和计算效率，尤其在处理复杂数据和长序列时表现优异。