时间序列预测模型除了线型和非线性还有什么？

除了线性和非线性模型，还有其他一些常见的时间序列预测模型，包括：

1. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average，ARMA）：ARMA模型是一种常用的线性模型，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的特性，用于捕捉时间序列数据中的自相关和滞后误差。

2. 自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）：ARIMA模型是在ARMA模型的基础上引入差分操作，用于处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。

3. 季节性自回归积分移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SARIMA）：SARIMA模型是在ARIMA模型的基础上加入季节性成分的模型。它适用于具有明显季节性变化的时间序列数据。

4. 季节性分解模型（Seasonal Decomposition of Time Series，STL）：STL模型将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个成分。通过对这些成分的建模和预测，得到最终的时间序列预测结果。

5. 非参数模型：非参数模型不依赖于特定的函数形式，能够更自由地拟合时间序列数据。例如，核回归、局部线性趋势（Loess）等。

6. 神经网络模型：如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。这些模型具有强大的非线性建模能力，能够捕捉时间序列数据中的复杂模式和关系。

7. 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）、变换器（Transformer）等。这些模型在处理时间序列数据时表现出色，具有较强的特征提取和建模能力。

这些模型在时间序列预测中具有不同的特点和适用性。根据具体问题和数据特点，选择合适的模型进行预测是很重要的。此外，还可以结合多个模型进行集成预测，以获得更准确和稳健的结果。