时间序列预测模型 python

时间序列预测模型在Python中有多种选择，以下是其中几个常用的模型：

1. 自回归移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，可以用于分析、预测非季节性时间序列数据。Python中可以使用statsmodels库来实现ARIMA模型。

2. 季节性自回归集成移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型的扩展，可以处理具有季节性的时间序列数据。同样可以使用statsmodels库来实现SARIMA模型。

3. 神经网络模型：深度学习领域中，可以使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等模型来进行时间序列预测。常用的Python库包括TensorFlow和Keras。

4. 回归模型：对于简单的时间序列预测，可以使用线性回归或支持向量回归等传统机器学习算法来建模。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现这些回归模型。

以上只是其中几个常见的模型，根据具体情况选择适合的模型可以获得更好的预测效果。