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博文/视频教程：

• 【CSDN】时序预测的深度学习算法全面盘点
• 【CSDN】15种时间序列预测方法总结(包含多种方法代码实现)
• 【Bilibili】【汇报】时间序列预测 阶段学习总结 （Transformer，CNN，RNN，GNN）
• PPT：2024.3.4 时间序列预测模型.pptx

1 Transformers

Year	Model	Conf/Jour	Rank	Notes
2017	Transformer	NeuralPS 2017	CCF-A	注意力机制
2019	LogTrans	NeuralPS 2019	CCF-A
2019	Reformer	ICLR 2020	CCF-A
2020	Informer	AAAI 2021	CCF-A
2021	Autoformer	NeuralPS 2021	CCF-A	样本特征找周期
2021	Pyraformer	ICLR 2022	-
2022	FEDformer	ICML 2022	CCF-A
2022	PatchTST	ICLR 2023	-	片段；DLinear通道独立策略
2022	Crossformer	ICLR 2023	-
2022	Stationary	NeuralPS 2022	CCF-A
2023	PETformer	ArXiv	-
2023	iTransformer	ICLR 2024 (spotlight)	-	多变量关系依赖
2024	Sageformer	IEEE Internet of Things Journal (IotJ)	1区；CCF-C	GCN；全局Token
2024	Contiformer	NeuralPS 2024	CCF-A

LLM模型：

• A decoder-only foundation model for time-series forecasting（TimesFM）
  • GitHub：github.com/google-research/timesfm
  • 相关博文：
    • 【知乎】论文详读 | 时序预测基础模型TimesFM（一）
    • 【SegmentFault】谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试（overfit.cn）
• Time-llm: Time series forecasting by reprogramming large language models（Time-LLM）
  • GitHub：github.com/KimMeen/Time-LLM
  • 相关博文：【CSDN】TIME-LLM 详解：如何用大语言模型预测时间序列？
• Financial Fine-tuning a Large Time Series Model（对时序大模型微调以预测资产价格）
  • GitHub：github.com/pfnet-research/timesfm_fin
• ChatEV: Predicting electric vehicle charging demand as natural language processing （微调；EV）
• Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?（cmp；Dlinear see above）

综述：

• Foundation Models for Time Series Analysis: A Tutorial and Survey（TSFM (Time Series Foundation Models) 综述；2024）
• Time-Series Large Language Models: A Systematic Review of State-of-the-Art（综述；2025）
• Transformers in Time Series: A Survey（2023）

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2 CNN/RNN/GNN方法

Year	Model	Conf/Jour	Rank	Notes
2017	STGCN	IJCAI 2018	CCF-A	CNN
2018	LSTNet	SIGIR 2018	CCF-A	CNN+LSTM
2019	Graph Wavenet	IJCAI 2019	CCF-A	CNN+GNN
2020	MTGNN	KDD 2020	CCF-A	CNN+GNN
2020	STSGCN	AAAI 2020	CCF-A	GCN
2022	TimesNet	ICLR 2023	-	CNN
2022	MSDR	KDD 2022	CCF-A	RNN
2023	WITRAN	NeuralPS 2024	CCF-A	RNN
2023	CrossGNN	NeuralPS 2023	CCF-A	GNN

CNN在应用中经常与GNN结合，以处理以上的多变量依赖关系的问题。
MSDR与GNN结合，并应用在交通流量预测领域。暂视为多变量时序预测。

其他网络：

• TCN
  • Temporal Convolutional Networks: A Unified Approach to Action Segmentation
  • An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
    • GitHub：github.com/locuslab/TCN
      • 代码详解：【CSDN】【时序预测】-TCN 实战 | 完整代码+解析
  • 相关博文：
    • 【CSDN】【时序预测05】-TCN （Temporal Convolutional Networks）（专栏含RNN、LSTM、GRU等）
    • 【CSDN】时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测
    • 【知乎】时间卷积网络(TCN)
    • 【博客园】TCN(Temporal Convolutional Network)时间卷积网络pytorch实战
• Wavelet-Enhanced Hybrid LSTM-XGBoost Model for Predicting Time Series Containing Unpredictable Events（2025；LSTM-XGBoost，用于预测包含不可预测事件的时间序列，如疫情、电力消耗预测领域）【!】

综述：

• Deep Learning for Time Series Forecasting: Tutorial and Literature Survey（2022）
• Time-series forecasting with deep learning: a survey（2025；PHILOSOPHICAL）
• Advancements in time series analysis using deep learning（2025；Tesi_dottorato_Succetti.pdf）
• A survey on long short-term memory networks for time series prediction（2021；LSTM）

数据处理：

• Clustering of time series data—a survey（2005；Cited by 3600+）

其他Time Series任务：

• Time Series Management Systems: A Survey（2017）