时间序列预测模型有哪些？

时间序列预测模型是指用来分析时间序列数据，并预测未来数据点的一系列统计模型和机器学习模型。以下是一些常见的时间序列预测模型：

1. 自回归模型（AR）：模型通过使用自身的滞后值来预测时间序列的未来值。AR模型的阶数决定了使用多少个滞后值。

2. 移动平均模型（MA）：与AR模型不同，MA模型使用时间序列的滞后预测误差来预测未来值。

3. 自回归移动平均模型（ARMA）：结合了AR和MA模型的特点，同时考虑了时间序列的滞后值和预测误差。

4. 自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：用于非平稳时间序列数据的预测，通过差分将非平稳数据转换为平稳数据后再使用ARMA模型进行预测。

5. 季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）：在ARIMA模型的基础上增加了对季节性因素的处理，适用于具有季节性特征的时间序列数据。

6. 向量自回归模型（VAR）：用于分析和预测多个时间序列之间相互关系的模型，适用于多个相关时间序列的联合预测。

7. 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理和预测时间序列中的长期依赖关系，广泛应用于复杂的非线性时间序列预测问题。

8. Gated Recurrent Unit（GRU）：类似于LSTM，但结构更简单，参数更少，也是一种有效的时序数据处理模型。

9. 季节性分解的时间序列预测模型（TBATS）：结合了周期性预测和指数平滑技术，适用于具有复杂季节性和趋势特征的时间序列数据。

10. Prophet：由Facebook开发的时间序列预测工具，适用于具有强烈趋势性、季节性和假期效应的时间序列数据。