时序预测模型有哪些？

时序预测模型有很多种，以下是一些常见的时序预测模型：

• ARIMA模型：ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种基于时间序列的统计模型，可以用于预测未来的趋势和变化。ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，可以对时间序列数据进行建模和预测。
• LSTM模型：LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种基于循环神经网络（RNN）的模型，可以用于处理时间序列数据。LSTM模型可以有效地处理长期依赖关系，适用于预测具有长期记忆的时间序列数据。
• GRU模型：GRU（Gated Recurrent Unit）模型是一种类似于LSTM的循环神经网络模型，可以用于处理时间序列数据。GRU模型相对于LSTM模型更加简单，但在某些情况下可以获得更好的性能。
• Prophet模型：Prophet模型是由Facebook开发的一种时间序列预测模型，可以用于预测具有季节性和趋势性的时间序列数据。Prophet模型基于加性模型，可以对时间序列数据进行建模和预测。
• SARIMA模型：SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型是ARIMA模型的一种扩展，可以用于处理具有季节性的时间序列数据。SARIMA模型包括季节性自回归（SAR）、季节性差分（I）和季节性移动平均（SMA）三个部分，可以对具有季节性的时间序列数据进行建模和预测。