做时间序列数据预测的模型有哪些？详细列举15种

当涉及时间序列数据预测时，有多种模型可供选择。以下是一些常见的时间序列预测模型（列举了15种），每个模型都有其独特的特点和适用场景：

1. 移动平均模型 (MA)
2. 自回归模型 (AR)
3. 移动平均自回归模型 (ARMA)
4. 自回归积分移动平均模型 (ARIMA)
5. 季节性自回归积分移动平均模型 (SARIMA)
6. 季节性分解自回归模型 (SAR)
7. 季节性自回归集成移动平均模型 (SARIMA)
8. 高斯过程回归 (GPR)
9. 神经网络 (NN)
10. 循环神经网络 (RNN)
11. 长短期记忆网络 (LSTM)
12. 门控循环单元网络 (GRU)
13. 卷积神经网络 (CNN)
14. 支持向量回归 (SVR)
15. 金融计量模型 (如 GARCH 模型)

这些模型具有不同的建模方式和适用条件。选择适当的模型通常需要考虑数据的特性、问题的复杂度以及预测的目标。

需要注意的是，以上列举的只是一些常见的时间序列预测模型，实际上还有其他更多的模型和变体可供选择。此外，模型的性能还受到数据质量、特征工程、超参数调整等因素的影响。

在选择模型时，最好根据具体情况进行实验和评估，以确定最适合您的时间序列预测问题的模型。