sarima-lstm混合模型python

SARIMA-LSTM混合模型是一种结合自回归整合滑动平均（SARIMA）模型和长短时记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。在Python中，可以利用`statsmodels`库来构建SARIMA模型，而使用`Keras`或`TensorFlow`等深度学习框架来搭建LSTM部分。

1. **SARIMA模型**：它是一种经典的统计建模方法，用于捕捉时间序列数据中的趋势、季节性和随机波动。通过分解时间序列到三个基本成分来拟合数据。

2. **LSTM模型**：长短期记忆网络是一种递归神经网络，特别适合处理序列数据，如股票价格或天气预报。它可以记住长期依赖性，并学习数据中的复杂模式。

将两者结合起来，可以先用SARIMA捕捉稳定的周期性和趋势，再用LSTM处理剩余的非线性部分和残差，提高预测的准确性。

在Python中实现步骤可能包括：
- 导入所需的库（如pandas, numpy, statsmodels, sklearn, tensorflow或keras）
- 数据预处理和探索性分析
- 使用statsmodels库训练SARIMA模型
- 构建并训练LSTM模型
- 结合SARIMA和LSTM的结果进行集成预测