1. 面试官：设计一个基于深度学习模型的时间序列异常检测算法，并解释其原理。

2. 面试官：结合多元时间序列数据，设计一个能够预测多个时间步长的深度学习模型，并比较其性能和传统时间序列预测方法的差异。

3. 面试官：探讨时间序列数据中存在的季节性和周期性，以及如何选择合适的季节性和周期性模型进行建模与预测。

4. 面试官：使用循环神经网络（RNN）进行时间序列预测，讨论RNN模型的优缺点和改进方法。

5. 面试官：设计一个能够处理缺失数据的时间序列预测模型，并解释如何在缺失数据情况下确保模型预测的准确性。

6. 面试官：解释时间序列预测中的过拟合问题，并设计针对过拟合问题的解决方案。

7. 面试官：讨论时间序列数据中的异变和共变现象，并设计一个能够同时捕捉异变和共变关系的预测模型。

8. 面试官：使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列数据的特征提取和预测，探讨CNN在时间序列分析中的应用场景和优势。

9. 面试官：探究时间序列数据中的非线性关系，并设计一个能够捕捉非线性关系的深度学习时间序列预测模型。

10. 面试官：讨论时间序列预测模型中的超参数优化问题，设计一个能够自动调整超参数的时间序列预测框架。