集成时间序列模型优化预测准确性

时间序列模型在许多领域中都被广泛应用，包括金融、销售、交通等。然而，单个时间序列模型的预测准确性可能会受到数据噪声、模型假设不准确等因素的影响。为了提高预测的准确性，一种常见的方法是采用集成模型的方式，将多个时间序列模型的预测结果进行组合。本文将介绍如何使用Python编程语言实现集成时间序列模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们将使用一个简单的时间序列数据集，其中包含一系列按时间顺序排列的数值。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import VotingRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression