ARIMA-LSTM混合模型
- 1. 環境準備
- 2. 數據生成（示例數據）
- 3. 數據預處理
- 4. ARIMA建模
- 5. LSTM殘差建模
- 6. 混合預測
- 7. 結果可視化
- 完整代碼說明
- 1. **數據生成**
- 2. **ARIMA建模**
- 3. **LSTM殘差建模**
- 4. **混合預測**
- 5. **性能評估**
- 參數調優建議
- 擴展方向
- 典型輸出
以下是使用Python實現ARIMA-LSTM混合模型進行時間序列預測的完整代碼，包含數據生成、ARIMA建模、LSTM殘差預測和結果融合。代碼基于statsmodels和PyTorch框架，適用于復雜時間序列預測任務。
1. 環境準備
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model 
：異步編程與正則表達式的深度進化)
