自动回归模型与其他时间序列模型的比较

1. 背景介绍

1.1 时间序列数据的普遍性与重要性

时间序列数据普遍存在于各个领域，例如金融市场的价格波动、天气预报的温度变化、交通流量的监控等等。分析和预测时间序列数据对于理解系统行为、制定决策和优化策略至关重要。

1.2 时间序列模型的多样性

为了有效地处理时间序列数据，各种各样的模型被提出和应用，例如：

• 统计模型: 自回归模型 (AR)、移动平均模型 (MA)、自回归移动平均模型 (ARMA)、自回归差分移动平均模型 (ARIMA) 等。
• 机器学习模型: 支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、深度学习模型 (LSTM、GRU) 等。
• 深度学习模型: 循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、门控循环单元 (GRU) 等。

1.3 自动回归模型的特点与优势

自动回归 (AR) 模型是一种经典且广泛使用的时间序列模型，它基于以下假设：当前时刻的值可以用过去时刻的值的线性组合来预测。AR 模型具有以下优点：

• 简单易懂: 模型结构简单，易于理解和实现。
• 参数估计方便: