多变量时序预测带有季节性的数据未来三个月内的数量，有哪些模型，并且给出详细的模型还有python代码

对于这个问题，多变量时序预测的模型包括但不限于ARIMA，VAR，VARMA，VARMAX，以及深度学习模型如LSTM，GRU，TCN等。在处理季节性数据时，可以通过引入季节性的参数进行调整。

下面是一个用VARMA模型预测时间序列数据的Python代码示例：

先导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR, VARMAX
import matplotlib.pyplot as plt

接着读入数据：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
df = df.asfreq('M')

使用VARMAX模型拟合数据：

model = VARMAX(df, order=(2,1), trend='c')
res = model.fit(maxiter=1000, disp=False)

预测未来三个月的数据：

forecast = res.forecast(steps=3)

最后，将预测结果可视化：

plt.plot(df, label='actual')
plt.plot(forecast, label='forecast')
plt.legend()
plt.show()

希望这个代码示例能够对你有所帮助。