时间序列预测模型对比

时间序列预测模型的对比可以从多个角度进行，以下是一些常见的对比指标和方法：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：衡量预测值与真实值之间的平均差异程度，MSE越小表示模型预测越准确。
2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：衡量预测值与真实值之间的平均绝对差异程度，MAE越小表示模型预测越准确。
3. 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）：衡量预测值与真实值之间的平均百分比差异程度，MAPE越小表示模型预测越准确。
4. 对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error，SMAPE）：衡量预测值与真实值之间的对称平均百分比差异程度，SMAPE越小表示模型预测越准确。
5. 自回归移动平均模型（ARMA）：基于时间序列的自相关性和移动平均性建立的模型，适用于平稳时间序列。
6. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：在ARMA模型基础上加入差分操作，适用于非平稳时间序列。
7. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：在ARIMA模型基础上加入季节性差分操作，适用于具有季节性的时间序列。
8. 指数平滑模型（ES）：基于历史数据的加权平均值建立的模型，适用于平稳或趋势性时间序列。
9. 神经网络模型（NN）：基于神经网络的非线性建模方法，适用于各种类型的时间序列。