不同的时序预测模型与代码

时序预测模型主要用于分析历史数据中的趋势和周期性，并预测未来值。常见的时序预测模型包括：

1. **ARIMA (自回归整合滑动平均模型)**: 这是一种统计模型，适合线性时间序列。ARIMA模型由自回归项（AR）、差分项（I）和移动平均项（MA）组成。

- 示例代码（Python）：

     from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
     model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
     model_fit = model.fit()

2. **循环神经网络 (RNNs)**: 特别是LSTM (长短时记忆网络) 和 GRU (门控循环单元)，它们可以捕捉长期依赖性。Keras库中有现成的函数可以创建这些模型。

- 示例代码（Python）：

     from tensorflow.keras.models import Sequential
     from tensorflow.keras.layers import LSTM
     model = Sequential()
     model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(sequence_length, num_features)))
     ...

     model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

3. **Prophet** (Facebook开源): 是专为业务时间序列而设计的，适用于节假日效应和其他复杂模式。它易于理解和使用。

- 示例代码（Python）：

     from fbprophet import Prophet
     m = Prophet()
     m.fit(df)
     future = m.make_future_dataframe(periods=forecast_length)
     forecast = m.predict(future)

4. **Transformer-based models**: 包括像Facebook的Transformer-Timeseries或DeepState这样的变种，它们使用注意力机制处理整个序列。

- 示例代码（Python, PyTorch或TensorFlow）:

     from transformers import TFormerModel, TFormerConfig
     config = TFormerConfig(...)
     model = TFormerModel(config)
     ...

     inputs = torch.tensor([data])
     outputs = model(inputs)