1. Скользящее среднее (MA):
   Метод скользящего среднего вычисляет среднее значение скользящего окна точек данных для прогнозирования будущих значений.

   import pandas as pd
   # Assuming 'data' is a pandas DataFrame with a 'timestamp' column and a 'value' column
   window_size = 3
   data['moving_average'] = data['value'].rolling(window=window_size).mean()

<ол старт="2">

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Assuming 'data' is a pandas DataFrame with a 'timestamp' column and a 'value' column
model = ARIMA(data['value'], order=(1, 1, 0))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1)

3. Экспоненциальное сглаживание (ES):
   Экспоненциальное сглаживание присваивает экспоненциально уменьшающиеся веса прошлым наблюдениям и может фиксировать тенденции и сезонность данных

   import pandas as pd
   from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
   # Assuming 'data' is a pandas DataFrame with a 'timestamp' column and a 'value' column
   model = ExponentialSmoothing(data['value'], trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)
   model_fit = model.fit()
   forecast = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1)

   Заголовок: «Методы прогнозирования Python: экспоненциальное сглаживание для анализа временных рядов»

4. Prophet:
   Prophet – это библиотека прогнозов от Facebook, которая учитывает в данных сезонность, тенденции и праздничные эффекты.

   from prophet import Prophet
   # Assuming 'data' is a pandas DataFrame with a 'ds' column (timestamp) and a 'y' column (value)
   model = Prophet()
   model.fit(data)
   future = model.make_future_dataframe(periods=n)
   forecast = model.predict(future)

   Заголовок: «Методы прогнозирования Python: библиотека Prophet для анализа временных рядов»

5. LSTM (длинная краткосрочная память):
   LSTM — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая может фиксировать долгосрочные зависимости и обычно используется для прогнозирования последовательностей и временных рядов.

   import numpy as np
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
   # Assuming 'data' is a numpy array with shape (num_samples, num_features)
   n_steps = 3
   X, y = [], []
   for i in range(len(data) - n_steps):
   X.append(data[i:i+n_steps])
   y.append(data[i+n_steps])
   X = np.array(X)
   y = np.array(y)
   model = Sequential()
   model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, num_features)))
   model.add(Dense(1))
   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)
   # Forecasting
   last_sequence = data[-n_steps:]
   forecast = model.predict(np.array([last_sequence]))

   Заголовок: «Методы прогнозирования Python: LSTM для анализа временных рядов»

Обратите внимание, что предоставленные примеры кода упрощены и могут потребовать дополнительной предварительной обработки или настройки параметров в зависимости от вашего конкретного варианта использования.