python 时间序列模型

Python中有多种用于时间序列建模的库和模型。其中最常用的是以下几个：

1. Statsmodels：Statsmodels是一个强大的统计分析库，提供了许多用于时间序列建模的功能。它支持传统的统计方法，如ARIMA、VAR等，以及更高级的模型，如状态空间模型和协整模型。

2. Prophet：Prophet是Facebook开发的一个开源库，用于时间序列预测。它基于加法模型，可以自动处理季节性、趋势性和节假日等特征，并提供了简单易用的API。

3. ARIMA模型：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种经典的时间序列模型，用于描述时间序列数据的自相关性和趋势性。它包括自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个部分。

4. LSTM模型：LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，特别适用于处理时间序列数据。LSTM可以捕捉长期依赖关系，并具有记忆单元来存储历史信息。