ARIMA——LSTM

ARIMA-LSTM是一种结合了ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测方法。ARIMA（自回归移动平均模型）是一种经典的统计模型，用于分析和预测时间序列数据。它基于时间序列的自相关性和移动平均性质，通过拟合数据的自回归和移动平均部分来进行预测。

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。LSTM通过引入门控机制，能够有效地捕捉长期依赖关系，对于时间序列预测任务具有较好的表现。

ARIMA-LSTM的思想是将ARIMA模型和LSTM模型相结合，利用ARIMA模型对时间序列数据进行初步拟合和预测，然后将ARIMA模型的预测结果作为LSTM模型的输入，进一步提取更高级别的特征并进行更准确的预测。

通过结合ARIMA和LSTM两种模型，ARIMA-LSTM能够充分利用ARIMA模型对长期趋势和季节性进行建模，同时又能够利用LSTM模型对非线性关系进行建模，从而提高时间序列预测的准确性。