时间序列分析是人工智能领域中一个重要的分支，它涉及对随时间变化的数据进行建模和分析。以下是一些关于AI时间序列教程的要点。

基础概念

  • 时间序列数据：指按时间顺序排列的数据点。
  • 趋势：数据随时间变化的总体方向。
  • 季节性：数据在特定时间周期内的重复模式。
  • 周期性：数据在固定时间间隔内重复的模式。

常用模型

  • ARIMA：自回归积分滑动平均模型，适用于平稳时间序列。
  • LSTM：长短期记忆网络，一种特殊的循环神经网络，适用于非平稳时间序列。

实践案例

本站案例 展示了如何使用LSTM模型进行股票价格预测。

学习资源

时间序列数据可视化