预测模型¶
- 基线模型 (LocalForecastingModel)
- 全局基线模型 (GlobalForecastingModel)
- 统计模型 (LocalForecastingModel)
- 回归模型 (GlobalForecastingModel)
- 基于 PyTorch (Lightning) 的模型 (GlobalForecastingModel)
- 集成模型 (GlobalForecastingModel)
- ARIMA
- AutoARIMA
- 基线模型
- 块递归神经网络
- CatBoost 模型
- Croston 方法
- D-线性
- 指数平滑
- 快速傅里叶变换
- 全局基线模型（朴素）
- 卡尔曼滤波预测器
- LightGBM 模型
- 线性回归模型
- N-BEATS
- N-HiTS
- N-线性
- Facebook Prophet
- 随机森林
- 回归集成模型
- 回归模型
- 循环神经网络
- StatsForecastAutoARIMA
- StatsForecastAutoCES
- StatsForecastAutoETS
- StatsForecastAutoTheta
- BATS 和 TBATS
- 时间卷积网络
- 时间融合变换器 (TFT)
- Theta 方法
- 时间序列密集编码器 (TiDE)
- Transformer 模型
- 时间序列混合器 (TSMixer)
- VARIMA
- XGBoost 模型