。统计预测方法建立在严密 的数学理论基础之上，具有结构简单、预测速度快、方便操作等特点，相对于其 他时序分析预测方法(如:回归分析、神经网络等)更适合实际应用 -. Statistical prediction method is based on a rigorous mathematical basis of the theory with a simple structure, the forecast fast, convenient operation, relative

在目前统计预测中，存在着非平稳序列分析效果差、多步预测误差较大、缺 乏系统的软件实现等问题。本文针对该类问题进行研究，提出了NARIMA方法， 该方法以ARIMA模型为基础，有效结合了游程平稳检验方法、差分平稳处理方法 、线性最小方差预测算法等，解决了传统统计预测方法中存在的上述问题 -In the current statistical forecast, there is a differential effect of non-stationary sequence ana

基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法(Based on ARIMA model and LSTM model, a high performance time series prediction algorithm is proposed.)