用这些模型扩展你的时间序列库

Regularizing, Bagging, Stacking

时间序列数据通常有四个组成部分：

• Autoregression

• Seasonality

• Trend

• Residual

如果能够预测这些成分，你几乎可以预测任何时间序列。听起来很简单，对吧？

但是不完全是这样。关于指定模型的最佳方法有很多不好确定的地方，为了能够更好地解释这些元素，过去几年中已经发布了许多研究来寻找最佳方法，最先进的模型，其中以递归和其他神经网络模型占据了中心地位。除此之外，许多系列还有其他需要考虑的影响，比如假期和规律性的休息。