多步预测的典型模型与方法有哪些

多步预测是指预测时间序列未来多个时间步长的值。在时间序列预测中，常用的多步预测模型和方法有以下几种：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型是一种基于时间序列自身的模型，可以用于预测未来的多个时间步长。ARMA模型中包含了自回归（AR）和移动平均（MA）两个部分，可以对时间序列的趋势和周期性进行建模。

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是ARMA模型的扩展，可以用于预测非平稳时间序列的未来多个时间步长。ARIMA模型中包含了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，可以对非平稳时间序列进行建模。

3. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型的一种扩展，可以用于预测具有季节性的时间序列的未来多个时间步长。SARIMA模型中包含了季节性自回归（SAR）、季节性差分（I）和季节性移动平均（SMA）三个部分，可以对具有季节性的时间序列进行建模。

4. 神经网络模型：神经网络模型是一种基于人工神经元的模型，可以用于预测未来多个时间步长。常见的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。

5. 状态空间模型（SSM）：状态空间模型是一种基于隐含状态的模型，可以用于预测未来多个时间步长。SSM模型中包含了状态方程和观测方程两个部分，可以对时间序列的状态进行建模。

以上模型和方法都可以用于时间序列的多步预测，具体选择哪个模型和方法取决于时间序列的特点和预测目标。