在时序预测中,常用的方法包括以下几种：

• A.移动平均法

• B.指数平滑法

• C.自回归(AR)模型

• D.滑动平均(MA)模型

• E.自回归滑动平均(ARMA)模型

• F.长短期记忆网络(LSTM)

下面我将逐一展示每种方法的代码示例：

• (1)生成模拟数据

• (2)计算移动平均

• (3)绘制实际数据和移动平均预测结果

• 指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，通过对过去的数据进行加权平均来预测未来的值，近期的数据权重较大。

• 自回归模型通过过去的值来预测未来的值。我们将使用statsmodels库来实现AR模型。

• 滑动平均模型使用过去的误差项来预测未来的值。

• 首先要安装：

• 我们需要安装TensorFlow库.如果你的环境中没有安装,请运行以下命令进行安装：

• 然后导入 numpy as np

• 这些示例展示了常见的时序预测方法及其Python实现.不同的方法适用于不同的数据和问题,选择合适的方法是进行准确预测的关键.

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