多元时间序列预测：深度学习模型替代方案

可以尝试使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），来代替传统的多元时间序列模型。这些深度学习模型可以更好地捕捉数据中的非线性关系和复杂模式，提高预测精度。同时，它们也能够处理高维、非线性和非平稳的数据，适用于更广泛的预测问题。

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