时序数据做预测有哪些方法

时序数据预测的方法很多，下面列举一些常见的方法：

1. 指数平滑法：适用于数据的变化较为平稳的情况，能够较好地捕捉数据的趋势和季节性变化。

2. ARIMA模型：适用于数据存在自相关性和平稳性的情况，可以通过对时序数据进行差分来实现平稳性。

3. Prophet模型：由Facebook开发，适用于数据存在季节性和非线性趋势的情况。

4. LSTM神经网络模型：适用于数据存在长期依赖性和非线性趋势的情况，能够较好地捕捉时间序列数据的变化规律。

5. 卷积神经网络模型：适用于数据存在局部相关性和周期性的情况，比如图像识别和音频处理等领域。

6. 随机森林模型：适用于数据存在多个变量和非线性趋势的情况，能够对数据进行特征筛选和降维。

需要根据具体的数据特点和预测需求来选择合适的方法。