多步预测有哪些模型或方法

多步预测是指对未来多个时间步长的数值进行预测。以下是一些常见的多步预测模型或方法：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型是一种时间序列模型，可以用来对未来多个时间步长的数值进行预测。

2. 自回归整合移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是ARMA模型的扩展，可以对非平稳时间序列进行建模和预测。

3. 季节性自回归整合移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型在季节性时间序列上的扩展，可以对季节性变化的时间序列进行建模和预测。

4. 神经网络模型：神经网络模型可以用于多步时间序列预测。其中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型可以处理时间序列的依赖关系，用于预测多个时间步长的数值。

5. 贝叶斯模型：贝叶斯模型可以用于多步预测，可以考虑不确定性和噪声，提高预测的准确性和可靠性。

6. 状态空间模型：状态空间模型可以用于多步预测，可以对时间序列中的状态进行建模，同时考虑观测值和噪声的影响。