为了适应不同领域的时间序列数据集的多样性，已经开发了大量的深度学习体系结构。本文调查了单步和多水平时间序列预测中常用的编码器和解码器设计——描述了时间信息是如何被每个模型纳入预测的。接下来，我们将重点介绍混合深度学习模型的最新发展，该模型将经过充分研究的统计模型与神经网络组件相结合，以改进这两类中的纯方法。最后，我们概述了一些方法，其中，深度学习也可以促进决策支持与时间序列数据。