时序预测一般有哪些代码

时序预测是一种机器学习任务，主要用于预测时间序列数据中的未来值。常见的时序预测代码库通常基于Python编写，其中一些库包括：

1. **TensorFlow**: TensorFlow库中有`tf.keras.preprocessing.sequence`模块，可以用于序列建模，如循环神经网络（RNNs，例如LSTM或GRU）模型。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.LSTM(50, input_shape=(None, num_features)), tf.keras.layers.Dense(1)])

2. **PyTorch**: PyTorch的`torch.nn`模块也支持RNNs，如`nn.LSTM`或`nn.RNN`.

import torch
model = torch.nn.Sequential(torch.nn.LSTM(num_features, hidden_size), torch.nn.Linear(hidden_size, 1))

3. ** statsmodels** 或 **Prophet**: 这些库专为统计分析设计，如Facebook的Prophet库非常适合有趋势的时间序列预测。

from fbprophet import Prophet
model = Prophet()
model.fit(df)
forecast = model.predict(future)

4. **Keras/Timeseries**: Keras本身也有专门为时序数据设计的高级API，如`Sequential`和`LambdaLayer`。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(None, num_features)))
model.add(Dense(1))