时间序列模型是比较简单的用于做时间序列类数据的回归算法,相比基于RNN神经网络的LSTM在计算复杂度上较低,可以快速学习变化的数据,一般适合用于单指标的预测分析。LSTM经过训练后在大部分数据预测的准确度上要优于时间序列模型,且不会有滞后性。具体选择算法要结合实际情况...
显示全部时间序列模型是比较简单的用于做时间序列类数据的回归算法,相比基于RNN神经网络的LSTM在计算复杂度上较低,可以快速学习变化的数据,一般适合用于单指标的预测分析。LSTM经过训练后在大部分数据预测的准确度上要优于时间序列模型,且不会有滞后性。具体选择算法要结合实际情况去综合考虑。
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