时间序列预测是一种统计学习技术，用于分析时间序列数据，并预测未来的趋势。这种技术在金融市场、气象预报、库存管理等领域有着广泛的应用。
时间序列预测方法
以下是一些常见的时间序列预测方法：
- 自回归模型（AR）：基于过去的时间序列值来预测未来的值。
- 移动平均模型（MA）：基于过去的一段时间内的平均值来预测未来的值。
- 自回归移动平均模型（ARMA）：结合了AR和MA模型的特点。
- 自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：在ARMA模型的基础上，加入了差分和季节性因素。
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时间序列预测
自回归模型
移动平均模型
ARIMA模型