比ARIMA模型简单的模型

有很多比ARIMA模型简单的模型，以下是其中一些：

1. 移动平均模型（MA）：MA模型基于时间序列中的随机误差项（也称为白噪声）来预测未来值。它比ARIMA模型简单，因为它只涉及误差项的滞后值，而不是时间序列本身的滞后值。

2. 指数平滑模型：指数平滑模型是一种简单的时间序列预测模型，它基于历史数据的加权平均值来预测未来值。它比ARIMA模型简单，因为它不需要对时间序列进行差分或拟合复杂的自回归和移动平均模型。

3. 线性回归模型：线性回归模型是一种广泛使用的机器学习技术，它可以用来预测时间序列数据。它比ARIMA模型简单，因为它只需要拟合一个线性方程，而不是拟合自回归和移动平均模型。

请注意，每个模型都有其优点和缺点，并且适用于不同类型的时间序列数据。因此，在选择最合适的模型时，需要考虑数据的性质和特征。