时间序列预测方法有哪些

时间序列预测方法有很多，以下是一些常用的方法：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）

3. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）

4. 季节性自回归集成移动平均模型（SARIMAX）

5. 基于指数平滑法的时间序列预测方法，如简单指数平滑法、双重指数平滑法和三重指数平滑法等

6. 基于趋势分解的时间序列预测方法，如STL分解法

7. 基于神经网络的时间序列预测方法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等

8. 基于机器学习的时间序列预测方法，如支持向量回归（SVR）、随机森林回归（RFR）和梯度提升回归（GBR）等。

以上这些方法都可以用来预测时间序列数据中未来的趋势和变化，具体选择哪种方法需要根据实际情况来定。