一种方法是使用序列处理神经架构——一种选择是循环网络。这些是专门为您的意图而设计的。

他们可以使用数据序列并从中学习，以预测后续的时间步长。尽管这些将要求您了解实施的最佳实践。

如果您的任务不是太复杂，您可以使用前向算法或一些变体。这些模型中的许多都使用了简化假设——如果你的用例不能承认这些，你将不得不寻求更高级的东西。

如果您的预测任务很复杂并且需要大量使用长期依赖项，您可能必须采用更尖端的架构，例如变压器——但我听说这些很难实现，而且绝对需要熟悉深度学习系统。

最后，如果您需要一个能够在很长一段时间内理解数据和依赖关系的系统，那么您可能必须等待科学取得进展。

我希望这有帮助。