《Deep Learning in Time Series Analysis》（时间序列分析中的深度学习）一书有Arash Gharehbaghi编著。
本书深入探讨了深度学习技术在时间序列分析中的应用，特别关注循环时间序列的分析，并提出了混合模型结构，通过实验结果展示了其相较于基于神经网络的传统方法的性能优势。书中还讨论了机器学习方法的实际验证问题，并介绍了A-Test方法，这是一种在不同工程领域得到认可的验证方法，尤其适用于学习数据规模较小的应用场景。此外，本书还涵盖了学习理论、数据预处理、可视化技术，以及深度学习方法在时间序列分类中的应用，包括簇类分析、深度时间增长神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
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