那些模型可用于时间序列预测

时间序列预测涉及利用历史数据来预测未来趋势，常用于各种领域如金融、气象学、销售预测等。有许多模型可供选择，以下是几个常见的用于时间序列预测的模型：

1. **线性回归**（Linear Regression）：适用于简单的时间序列分析，可以捕捉到线性关系。

2. **移动平均模型**（Moving Average, MA）：通过计算一段时间内的平均值来平滑数据并预测未来点。

3. **指数平滑**（Exponential Smoothing）：包括简单指数平滑、双指数平滑（Holt's Linear Trend）和季节性指数平滑（Seasonal Exponential Smoothing），用于处理趋势和季节性变化。

4. **自回归模型**（AR, Autoregressive）：AR(p)模型考虑了前p个时间步的值影响当前值，是预测时间序列的基础。

5. **自回归整合移动平均模型**（ARIMA, AutoRegressive Integrated Moving Average）：结合了自回归和移动平均的概念，并可能包含差分步骤来调整非平稳序列。

6. **状态空间模型**（State Space Models, SSMs）：如隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter），适用于处理有状态的空间动态系统。

7. **循环神经网络（RNN)**特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）：特别适合处理序列数据，能捕捉长期依赖关系。

8. **变形卷积网络（Transformer）**：虽然主要用于自然语言处理，但也可以应用于时间序列，如WaveNet或TTS-Timbre Transfer Network。

9. **深度学习模型**，如递归神经网络（Recursive Neural Networks, RNNs）、变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）用于更复杂的序列预测。