是的，但总的来说，它不是完成任务的好工具，除非在预测和系统的持续行为之间有重要的反馈。

要构建一个值得使用 RL 预测或控制算法的强化学习 (RL) 问题，您需要确定一些组件：

• 处于可以按顺序测量/观察的多种状态之一的环境。

• 可以观察当前状态并按相同顺序执行操作的代理。

• 序列中状态的演变应该取决于当前状态和采取的行动的某种组合，也可能是随机的。

• 应该有RL 代理可以观察或测量的奖励信号。奖励的价值应该取决于与状态演变相同的因素，但可以以不同的方式取决于它们。

时间序列预测的一般情况可以通过将预测视为行动来适应这一点，让状态演变仅取决于当前状态（加上随机性）和基于状态和行动的奖励。这将允许应用 RL，但因果关系仅以一种方式流动——从环境到您的预测模型。因此，例如，您可以为奖励做的最好的事情是使用一些关于预测正确性的指标。预测好坏的结果不会影响原始环境。本质上，您最终将在 RL 层中为序列（例如神经网络）包装一些预测模型，该模型可以很容易地被用于监督学习问题的基本数据集处理所取代。

将序列预测问题有意义地扩展到 RL 问题的一种方法是扩大环境范围，以包括基于预测做出的决策，以及受这些决策影响的系统状态。例如，如果您要预测股票价格，则将您的投资组合和资金包括在该州。同样，这些动作不再是预测，而是成为买卖命令。这不会改善价格预测组件（您可能最好将其视为一个单独的问题，使用更合适的工具 - 例如 LSTM），但它会将问题整体框架化为 RL 问题。