常用的處理時間序列的模型

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：自回歸移動平均模型，用于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系。

GRU模型：門控循環單元模型，是一種循環神經網絡，類似于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，適用于各種類型的時間序列數據。

WaveNet模型：由DeepMind開發的基于卷積神經網絡的生成模型，適用于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，適用于自然語言處理等領域，能夠處理變長序列并捕捉長期依賴關系。

ARMA-GARCH模型：自回歸移動平均-廣義自回歸條件異方差模型，用于對時間序列數據中的波動進行建模和預測。