时间序列预测模型python

在Python中，有很多时间序列预测模型可以使用。以下是一些常用的模型：

1. ARIMA模型：自回归移动平均模型，是一种广泛使用的时间序列预测模型。

2. SARIMA模型：季节性ARIMA模型，用于处理具有季节性的时间序列数据。

3. LSTM模型：长短期记忆模型，是一种适用于长期时间序列预测的深度学习模型。

4. Prophet模型：由Facebook开发的一种基于加性模型的时间序列预测模型，适用于多变量时间序列预测。

5. XGBoost模型：一种梯度提升决策树算法，适用于多变量时间序列预测。

6. VAR模型：向量自回归模型，适用于多变量时间序列预测。

以上是一些常用的时间序列预测模型，你可以根据你的数据情况选择适合自己的模型进行预测。