常用的处理时间序列的模型

处理时间序列的模型有很多种，下面列举一些常见的：

ARIMA模型：自回归移动平均模型，用于分析和预测时间序列数据。

LSTM模型：长短时记忆模型，是一种循环神经网络，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。

GRU模型：门控循环单元模型，是一种循环神经网络，类似于LSTM，但参数更少，训练速度更快。

Prophet模型：由Facebook开发的时间序列预测模型，具有可解释性和可调节性等优点，适用于各种类型的时间序列数据。

WaveNet模型：由DeepMind开发的基于卷积神经网络的生成模型，适用于音频处理和语音合成等领域。

Transformer模型：由Google开发的序列到序列模型，适用于自然语言处理等领域，能够处理变长序列并捕捉长期依赖关系。

ARMA-GARCH模型：自回归移动平均-广义自回归条件异方差模型，用于对时间序列数据中的波动进行建模和预测。