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时间序列预测是人工智能领域中广泛应用的一个子领域，尤其在金融、环境监测、医疗健康等领域，神经网络因其强大的非线性建模能力和处理高维时间依赖数据的能力而得到广泛应用。神经网络作为构建时间序列预测模型的核心工具，能够通过多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）等结构，捕捉时间序列中的动态特征，从而提升预测精度。

在时间序列预测中，神经网络的优势在于其高泛化能力。相比于传统统计方法（如ARIMA、SARIMA），神经网络能够有效处理非线性关系和复杂的时序依赖模式，特别是在处理具有长周期特征的数据时表现更优。例如，在金融领域，神经网络可以被用于预测股票价格、天气变化或用户购买行为，显著提升市场预测的准确性和实时性。此外，神经网络还具备强大的特征工程能力，能够从中提取关键的时间序列模式，从而在预测任务中取得更好的效果。

然而，神经网络在时间序列预测中的应用也面临一定的挑战。一方面，模型的过拟合问题在长序列数据中尤为突出，需要通过正则化策略或模型剪枝等手段进行控制；另一方面，计算资源的需求使得大规模数据集的训练和部署成为可能。因此，研究者们正致力于优化模型效率、提升计算能力以及探索更高效的训练策略，以支持更广泛的应用场景。

综上所述，神经网络的深入应用不仅推动了时间序列预测技术的发展，也为相关领域带来了新的可能性。随着模型效率的提升和计算能力的增强，神经网络在时间序列预测中的潜力将进一步释放，为未来智能决策系统的发展奠定坚实基础。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。