时间序列预测模型有哪些

时间序列预测模型有很多，以下是一些常见的：

1. ARIMA模型：自回归移动平均模型，适用于具有确定性趋势和季节性的数据。

2. SARIMA模型：季节性自回归移动平均模型，适用于季节性时间序列数据。

3. VAR模型：向量自回归模型，适用于多变量时间序列数据。

4. LSTM模型：长短期记忆模型，适用于具有长期依赖关系的时间序列数据。

5. Prophet模型：由Facebook开发的时间序列预测框架，适用于具有季节性、趋势和节假日等因素的时间序列数据。

6. ARMA模型：自回归移动平均模型，适用于具有平稳性的时间序列数据。

7. Holt-Winters模型：三次指数平滑模型，适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。

以上是一些常见的时间序列预测模型，当然还有其他的模型，选择合适的模型需要根据具体数据的特点和预测目标来进行选择。