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1. 自回归模型
原理
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2. 移动平均模型
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3. 自回归移动平均模型
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4. 自回归积分移动平均模型
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5. 季节性自回归积分…目录
1. 自回归模型
原理
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2. 移动平均模型
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3. 自回归移动平均模型
原理
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4. 自回归积分移动平均模型
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5. 季节性自回归积分移动平均模型
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6. 指数平滑法
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7. 长短期记忆网络
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8. Facebook Prophet
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9. XGBoost
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10. LightGBM
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完整案例 时间序列预测模型 能够捕捉数据中的趋势和季节性变化，从而实现对未来值的准确预测。通过分析历史数据，时间序列模型帮助决策者制定更明智的策略，优化资源配置。
最终，这些模型在金融、气象和供应链管理等多个领域提供了非常宝贵的洞察，提升了业务的响应能力和效率。 今儿涉及到的模型有： 自回归模型 (AR) 移动平均模型 (MA) 自回归移动平均模型 (ARMA) 自回归积分移动平均模型 (ARIMA) 季节性自回归积分移动平均模型 (SARIMA) 指数平滑法 (ETS, Exponential Smoothing) LSTM Facebook Prophet XGBoos
