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时间序列的预测是所有涉及时间订购观察的所有行动的决策和科学推论的基础。实际上，可以说出过去数据（无论是明确或隐式）的概率预测，可以说是每个人类决定的基础[1-5]。在工业和科学环境中，时间序列的预测传统上涉及对任何一种统计模型（例如Arima，Garch，State Space模型等）进行监督培训；有关评论的定制动力学模型，请参见[6，7]，基于领域特定的知识，或者是最近对基于深度学习的方法进行培训或针对特定培训的特定预期的方法（请参阅特定的预期）（请参阅A a a a a a [8]。虽然这些方法一直构成了时间序列分析的基础，但直到现在，关键的挑战和局限性仍然存在：统计模型通常无法描述和捕获数据基础的潜在过程，并掌握了他们的预测效用；开发专门的问题特定模型需要在人类的时间和资源上进行大量投资；在单个数据集上训练的经过培训的有监督的深度学习方法通常仅在数据丰富的制度中有用，并且对其他问题的推广不佳。
大型时间序列模型的缩放法律
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