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。

该文汇总多项LSTM应用研究，涵盖多元时间序列监测与故障检测、高维混沌预测、老年人跌倒检测（召回率优先，特异性96%）、住院死亡率与住院时长预测、负载预测动态漂移自适应、海上风电报警序列建模、云ERP采纳特征排序、预测过程监控，以及RCLSTM降低计算复杂度。