ARFIMA-LSTM

ARFIMA-LSTM 是一种结合了自回归分数移动平均模型（ARFIMA）和长短期记忆神经网络（LSTM）的方法，用于时间序列预测和建模。ARFIMA 模型适用于具有长期依赖性和非平稳性的时间序列数据，而 LSTM 是一种适用于序列数据的深度学习模型，可以捕捉到序列中的长期依赖性。

ARFIMA-LSTM 结合了 ARFIMA 模型的优点和 LSTM 模型的能力，通过使用 ARFIMA 模型来建模时间序列的长期依赖性和非平稳性，并将其作为 LSTM 模型的输入。这使得 ARFIMA-LSTM 能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式和结构。

相关问题

ARFIMA-GARCH

ARFIMA-GARCH是一种时间序列模型，结合了ARFIMA（自回归分数移动平均）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型。它被用于建模具有长期依赖和波动率聚集的时间序列数据。ARFIMA模型用于捕捉时间序列数据中的长期依赖性，而GARCH模型则用于建模时间序列数据的波动率。这种模型可以在金融领域中用于预测股票价格、汇率波动等。

> arima_garch_fit <- arfima(model_11, model = list(garchOrder = c(1, 1))) Error in x - fit$residuals : non-numeric argument to binary operator

这个错误提示表明在执行 `arima_garch_fit <- arfima(model_11, model = list(garchOrder = c(1, 1)))` 这段代码时，你的数据中包含了非数值型的变量或者缺失值。可以尝试对数据进行清洗或者转换，确保没有非数值型变量和缺失值。如果你已经对数据进行了清洗和转换，可以尝试检查一下数据的格式是否正确，例如是否有字符串类型的变量。