深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面具有重要作用。它们能够通过记忆前序信息，捕捉序列数据中的长期依赖性，广泛应用于金融市场预测、自然语言处理、语音识别等领域。本文将深入探讨RNN和LSTM的架构及其对序列数据进行预测的原理与优势，使用数学公式描述其内部工作机制，并结合实际案例展示它们在预测任务中的应用。此外，文章还将讨论如何优化这些模型以提高预测精度。