R语言时间序列分析包有哪些

R语言中有许多强大的包用于时间序列分析，以下是几个常用的包：

1. **forecast**：这个包由著名的时间序列分析师Rob J Hyndman创建，提供了一系列函数来进行预测模型的构建、诊断和可视化，如ARIMA、季节性分解等。

2. **tsibble**：这是一个对数据框进行操作并支持时间序列操作的方便工具包，结合了dplyr和tidyverse的理念。

3. **zoo**：提供了对齐时间序列的功能，以及一些基本的时间序列操作，适合处理不均匀时间间隔的数据。

4. **xts**：扩展时间序列，是一个广泛使用的包，用于存储和操作金融时间序列数据。

5. **tseries**：包含了基础的时间序列统计分析功能，如移动平均、自回归、单位根检验等。

6. ** lubridate**：专注于日期和时间的操作，使得时间序列数据处理变得更加简单。

7. **xtsDeepLearning**：用于深度学习的时间序列分析，尤其适合长序列数据的学习。

8. **prophet**：Facebook开源的一个预测模型库，专为业务时间序列预测设计，易于使用。