季节性不明显的季节时间序列如何建模

发布网友发布时间：2023-06-22 01:14

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热心网友时间：2024-12-02 19:59

建模如下：
1、ARIMA模型：可以用来建模对时间敏感的数据，包括自回归项、差分项和移动平均项，可以捕捉数据中的趋势、季节因素和随机波动。
2、SARIMA模型：SARIMA模型是建立在ARIMA模型的基础上的，考虑了季节性的因素，可以对数据进行差分和季节性调整。
3、神经网络模型：可以有效地捕捉时间序列数据中的非线性关系和复杂性，可以根据数据的先前状态进行预测和建模。

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