非线性回归预测时间序列的模型有哪些？

非线性回归模型在预测时间序列时可以更好捕捉到复杂的数据模式和关系。以下是一些常见的非线性回归模型用于时间序列预测的模型：

1. 多项式回归：基于线性回归的基础上，引入多项式特征，以捕捉数据中的非线性关系。

2. 支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）：使用支持向量机（SVM）的思想，通过核函数将数据映射到高维空间，以建立非线性关系。

3. 决策树回归：通过构建决策树来拟合数据，并根据输入特征的不同划分数据集，以预测时间序列。

4. 随机森林回归：基于多个决策树的集成学习方法，通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票来进行时间序列的预测。

5. 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）：通过迭代地训练多个弱学习器，并根据前一个弱学习器的预测结果来调整下一个弱学习器的权重，以拟合时间序列。

6. 神经网络模型：如多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，这些模型具有强大的非线性建模能力，能够捕捉时间序列数据中的复杂模式和关系。

这些非线性回归模型在时间序列预测中可以根据具体问题的需求进行选择和应用。需要注意的是，非线性回归模型通常需要更多的数据来拟合复杂的模式，并且对于参数调整和模型评估也需要更多的注意。在实际应用中，可能需要尝试多个模型并进行比较，以找到最佳的预测效果。