1. 面试官：如何利用循环神经网络（RNN）分析时间序列数据？

2. 面试官：介绍一种能够处理长期依赖问题的循环神经网络结构，并说明其优势和局限性。

3. 面试官：时间序列中的季节性效应对预测有何影响？如何处理季节性效应？

4. 面试官：解释时间序列数据中的自相关性和偏自相关性，并说明它们在预测中的作用。

5. 面试官：如何使用卷积神经网络（CNN）处理时间序列数据？

6. 面试官：介绍一种用于时间序列预测的深度学习模型，并说明其适用的场景和局限性。

7. 面试官：时间序列数据中的异常值检测在深度学习中的应用有哪些挑战？如何解决这些挑战？

8. 面试官：比较传统时间序列模型和深度学习模型在预测准确性和泛化能力上的优劣势。

9. 面试官：时间序列数据中的缺失值对深度学习模型的训练有何影响？如何处理时间序列数据中的缺失值？

10. 面试官：在时间序列预测中，如何评估深度学习模型的性能，并说明评估指标的含义和优劣势？