组合预测模型

组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）

预测结果

基本介绍

ARIMA-CNN-LSTM是一种结合了传统时间序列模型和深度学习模型的方法，用于时间序列预测。具体来说，ARIMA是一种传统的时间序列模型，能够捕捉时间序列的趋势、季节性等特征；CNN和LSTM则是深度学习模型，能够从数据中自动学习出更高层次的特征表示。
ARIMA模型通常用于对时间序列的建模和预测，其中ARIMA代表自回归移动平均模型，是一种基于时间序列自身历史数据的预测模型。CNN和LSTM则是两种常用的深度学习模型，用于捕捉时间序列中的时间和空间特征，适用于长期依赖性强的序列数据。
结合ARIMA、CNN和LSTM可以得到一个更加强大的模型，通过ARIMA模型捕捉时间序列的潜在趋势和周期性，再通过CNN和LSTM对剩余误差进行建模和预测，进一步提高时间序列预测的准确性和鲁棒性。

• 具体来说，ARIMA-CNN-LSTM模型的实现可以分为以下几个步骤：

1. 对时间序列数据进行预处理，包括对缺失值的处理、平稳性检验、差分操作等。

2. 使用ARIMA模型对时间序列进行建模和预测，得到ARIMA模型的残差序列。

3. 使用CNN对ARIMA模型的残差序列进行特征提取，得到更高层次的特征表示。

4. 使用LSTM对CNN提取的特征序列进行建模和预测，得到最终的时间序列预测结果。

• 需要注意的是，ARIMA-CNN-LSTM模型的建立需要充分考虑数据的特点和实际应用场景，并进行合理的参数选择和模型调优。同时，模型的可解释性也需要得到重视，以便更好地理解模型的预测结果。

程序设计

• 完整源码和数据下载地址：ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/m0_57362105/category_12075406.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/m0_57362105/category_12075406.html?spm=1001.2014.3001.5482