时间序列预测 最新模型

时间序列预测是指利用历史数据对未来一段时间内的数值进行预测的方法。目前，时间序列预测领域有很多先进的模型，其中一些最新的模型包括：

1. Transformer-based模型：这是一个基于Transformer架构的新型时间序列预测模型。该模型使用了多头自注意力机制，可以更好地处理长期依赖关系。同时，该模型还具有可解释性和可解释性等优点。

2. DeepAR模型：这是一个基于循环神经网络（RNN）的模型，它可以处理多变量时间序列数据。DeepAR模型使用了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）等技术，可以学习序列之间的相关性和周期性。

3. LSTM-Attention模型：这是一个基于LSTM和注意力机制的模型，可以自适应地学习序列中不同部分之间的重要性。该模型可以对非线性、非平稳、非高斯时间序列进行建模和预测。

4. GAN-AR模型：这是一个基于生成对抗网络（GAN）和自回归（AR）模型的新型时间序列预测模型。GAN-AR模型可以生成符合实际情况的时间序列数据，并且可以自动学习数据中的分布特征。