时间序列数据预测
- 长短时记忆网络 (LSTM)
LSTM 非常适合处理具有时间依赖性的序列数据。 - Transformer 模型
Transformer 模型在处理序列数据，特别是当序列长度可变时，表现出色。 - 一维卷积神经网络 (1D-CNN)
1D-CNN 也可以用于多变量时间序列预测，特别是当你想从多个相邻时间点捕捉局部模式时。 - XGBoost 或随机森林
虽然这些是传统的机器学习模型，但它们也可以用于时间序列预测，特别是当你有多个特征（即多列）时。
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