除了Prophet模型外，还有哪些常用的时间序列预测模型？

除了Prophet模型外，还有以下常用的时间序列预测模型：

1. ARIMA模型：自回归滑动平均模型，可以用于平稳时间序列的建模和预测。

2. SARIMA模型：季节性自回归滑动平均模型，可以用于具有季节性的时间序列的建模和预测。

3. Holt-Winters模型：三重指数平滑模型，可以用于具有趋势和季节性的时间序列的建模和预测。

4. LSTM模型：长短时记忆网络模型，可以用于非线性时间序列的建模和预测。

5. GRU模型：门控循环单元网络模型，与LSTM类似，也可以用于非线性时间序列的建模和预测。

相关问题

prophet时间序列模型预测

好的，你想了解Prophet时间序列模型的预测能力是吗？Prophet是由Facebook开发的一种时间序列预测模型，它具有良好的预测准确性和可解释性。Prophet模型基于加性模型，包括趋势、季节性和节假日等因素，可以自适应地调整这些因素对预测结果的影响。此外，Prophet模型还可以处理缺失值和异常值，使得其在实际应用中非常实用。如果你需要更详细的信息，可以告诉我，我会尽力回答。

用趋势模型中的Prophet模型对时间序列数据进行预测分析python，在创建Prophet模型时显示出所有Prophet模型可以调整的参数

在创建 Prophet 模型时，可以使用以下参数：

- `growth`: 指定趋势的类型，可以是 'linear' 或 'logistic'。默认是 'linear'。
- `changepoints`: 指定变化点的位置，可以是一个列表或字符串。默认是自动检测变化点。
- `n_changepoints`: 指定变化点的数量。默认是 25，如果 `changepoints` 被指定，则忽略此参数。
- `changepoint_range`: 指定变化点的位置比例，可以是 0 到 1 之间的一个浮点数。默认是 0.8，表示前 80% 的时间序列用于拟合变化点。
- `yearly_seasonality`: 指定是否考虑年度季节性。可以是一个布尔值或一个整数，表示季节性的数量。默认是 False。
- `weekly_seasonality`: 指定是否考虑周季节性。可以是一个布尔值或一个整数，表示季节性的数量。默认是 False。
- `daily_seasonality`: 指定是否考虑日季节性。可以是一个布尔值或一个整数，表示季节性的数量。默认是 False。
- `seasonality_mode`: 指定季节性模式，可以是 'additive' 或 'multiplicative'。默认是 'additive'。
- `seasonality_prior_scale`: 指定季节性先验尺度，可以是一个浮点数或一个字典。默认是 10。
- `holidays`: 指定节假日，可以是一个 pandas DataFrame。默认是 None。
- `holiday_prior_scale`: 指定节假日先验尺度。默认是 10。
- `changepoint_prior_scale`: 指定变化点先验尺度。默认是 0.05。
- `mcmc_samples`: 指定 MCMC 的采样数量。默认是 0，表示禁用 MCMC。
- `interval_width`: 指定预测区间的宽度，可以是 0 到 1 之间的一个浮点数。默认是 0.8。
- `uncertainty_samples`: 指定不确定性采样数量。默认是 1000。

以上是 Prophet 模型可以调整的参数。根据实际情况，你可以选择适当的参数进行调整。