ARIMA-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）
ARIMA-LSTM时间序列预测,AQI预测（Python完整源码和数据）
组合模型预测
ARIMA和LSTM都是用于时间序列预测的经典模型。ARIMA是一种基于差分和自回归移动平均模型的统计方法，它可以用来捕捉时间序列中的趋势和季节性。LSTM是一种基于神经网络的模型，它可以通过学习时间序列的长期依赖关系来进行预测。
将ARIMA和LSTM结合起来，可以形成ARIMA-LSTM混合模型，这种混合模型可以更好地利用ARIMA和LSTM各自的优点，提高时间序列预测的准确性。
具体地说，ARIMA-LSTM混合模型的实现步骤如下：

1. 使用ARIMA模型进行时间序列的预处理，包括对时间序列进行差分、确定ARIMA模型的阶数等；
2. 将预处理后的时间序列作为LSTM模型的输入，训练LSTM模型进行时间序列的预测；
3. 将ARIMA模型和LSTM模型的预测结果进行组合，得到最终的时间序列预测结果。
   需要注意的是，ARIMA-LSTM混合模型需要进行大量的超参数调优，例如ARIMA模型的阶数、LSTM模型的神经网络结构和超参数等，这需要耗费较多的时间和精力。同时，由于ARIMA和LSTM模型都是黑盒模型，混合模型的结果也难以解释，需要进行一定的模型解释和可视化分析。

[1] https://blog.csdn.net/m0_57362105/category_12075406.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/m0_57362105/category_12075406.html?spm=1001.2014.3001.5482