使用机器学习、生成式人工智能和深度学习预测时间序列数据

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时间序列数据预测是各个行业（从金融和医疗保健到营销和物流）的关键方面。根据历史数据预测未来值的能力可以显著改善决策过程和运营效率。随着机器学习、生成式人工智能和深度学习的进步，现在有更复杂的方法可用于解决时间序列预测问题。本博客将探讨可用于时间序列数据预测的不同方法和模型。 什么是时间序列数据？ 时间序列数据是按特定时间间隔收集或记录的一系列数据点。比如股票价格、天气数据、销售数据和传感器读数。时间序列预测的目标是使用过去的观察结果来预测未来的值，但由于数据中固有的复杂性和模式，这可能具有挑战性。 机器学习方法 ARIMA ARIMA 是 AutoRegressive Integrated Moving Average（自回归综合移动平均线）的简称。这是一种用于时间序列预测的经典统计方法。它结合了自回归 (AR) 模型、差分（使数据平稳）和 ………………………………