ARIMA/Sarima與LSTM的時間序列數據集成學習

動機 傳統時間序列預測中最常使用到的時間序列模型有以下五種，包括： 自迴歸(AR)模型 移動平均(MA)模型 自迴歸移動平均(ARMA)模型 差分自迴歸移動平均模型(ARIMA) 季節性差分自迴歸移動平均模型(SARIMA)模型。 自迴歸AR模型以時間序列的前一個值和當前殘差來線性地表示時間序列的當前值，而移動平均MA模型則用時間序列的當前值和先前的殘差序列來線性地表示時間序列的當前值。 ARMA

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