时间序列数据预测是数据科学和机器学习中的一个重要领域,广泛应用于金融、气象、能源、交通等领域。以下是一些常用的时间序列预测算法合集:
1. 传统统计方法
- ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- 适用于线性时间序列数据。
- 包含自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分。
- 需要手动选择参数 (p, d, q)。
- SARIMA (Seasonal ARIMA)
- ARIMA 的扩展,适用于具有季节性成分的时间序列。
- 包含季节性参数 (P, D, Q, m)。
- Exponential Smoothing (指数平滑)
- 适...