时间序列神经网络预测有哪些模型
时间: 2023-08-14 10:03:45 浏览: 42
时间序列神经网络预测常用的模型包括:
1. 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN):适用于时序数据具有长期依赖关系的情况,如LSTM和GRU等变体模型;
2. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):适用于时序数据具有局部相关性的情况,如WaveNet等模型;
3. 自回归模型(Autoregressive Model):假设当前时刻的值只与前几个时刻的值有关,如AR、ARMA、ARIMA等模型;
4. 状态空间模型(State Space Model):将时序数据分解为趋势、季节性和噪声三部分,并通过卡尔曼滤波等方法进行预测,如Holt-Winters季节性模型等。
以上是时间序列神经网络预测常用的模型,不同的模型适用于不同的时序数据类型和数据特点。