常见的时间序列预测模型

常见的时间序列预测模型有：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的特性，用于拟合时间序列数据的平稳部分。

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型在ARMA模型的基础上增加了差分（差分维数为d），用于拟合非平稳时间序列数据。

3. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型在ARIMA的基础上考虑了季节性，适用于存在季节性变化的时间序列数据。

4. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种循环神经网络，能够捕捉长期依赖关系，适用于处理具有复杂动态模式的时间序列数据。

5. 卷积神经网络（CNN）：CNN主要用于处理图像数据，但在时间序列预测中，可以将时间序列数据看作是一维信号，通过卷积操作提取特征。

6. 深度学习模型（如Seq2Seq、Transformer）：这些模型结合了编码器和解码器的结构，广泛应用于机器翻译等任务，也可用于时间序列预测。

7. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。

8. 支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）：SVR基于支持向量机的思想，通过寻找最优超平面来建立回归模型，适用于非线性时间序列预测。

9. GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）：GARCH模型用于建模时间序列中的波动性，适用于金融数据等具有波动性的序列。

10. 指数平滑方法（Exponential Smoothing）：指数平滑方法通过对历史数据赋予不同的权重，预测未来数据。