自回归模型在时间序列预测中有着广泛的应用。该模型使用时间序列的历史值来预测未来的趋势。然而，传统的自回归模型存在不能捕获时间序列中的长期依赖关系的问题。为了解决这个问题，最近的研究趋势集中在使用深度学习方法，如LSTM，来预测时间序列。