處理時間序列的模型有很多種,下面列舉一些常見的:
ARIMA模型:自迴歸移動平均模型,用於分析和預測時間序列數據。
LSTM模型:長短時記憶模型,是一種循環神經網絡,能夠捕捉時間序列中的長期依賴關係。
GRU模型:門控循環單元模型,是一種循環神經網絡,類似於LSTM,但參數更少,訓練速度更快。
Prophet模型:由Facebook開發的時間序列預測模型,具有可解釋性和可調節性等優點,適用於各種類型的時間序列數據。
WaveNet模型:由DeepMind開發的基於卷積神經網絡的生成模型,適用於音頻處理和語音合成等領域。
Transformer模型:由Google開發的序列到序列模型,適用於自然語言處理等領域,能夠處理變長序列並捕捉長期依賴關係。
ARMA-GARCH模型:自迴歸移動平均-廣義自迴歸條件異方差模型,用於對時間序列數據中的波動進行建模和預測。