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使用LSTM进行时间序列预测：使时间序列平稳的重要性
在关于平稳性和差分的链接中，已经提到诸如ARIMA之类的模型需要平稳的时间序列进行预测，因为其统计特性（例如均值，方差，自相关等）随时间是恒定的。由于RNN具有更好的学习非线性关系的能力（如此处给出：用于时间序列预测的递归神经网络），并且在数据量较大时，其性能要优于传统的时间序列模型，因此了解平稳性至关重要数据会影响其结果。我需要知道答案的问题如下： 对于传统的时间序列预测模型，时间序列数据的平稳性使其更易于预测，原因和方式如何？ 在使用LSTM建立时间序列预测模型的同时，使时间序列数据平稳是否重要？如果是这样，那为什么呢？