МОДЕЛЮВАННЯ ARIMA ТА LSTM МОДЕЛЕЙ ЧАСОВИХ РЯДІВ В PYTHON (2025) // SWorldJournal, №1(30-01),С. 72–81. - Doroshenko, I.; Tarasov, M. (SWorldJournal, 2025)
У цій статті розглянуто теоретичні основи та практичні аспекти застосування моделей ARIMA, архітектури RNN, принципи роботи LSTM, а також їх використання для прогнозування часових рядів у середовищі Python за допомогою бібліотек Statsmodelsта Keras. Порівняння цих підходів дозволяє оцінити їхні переваги та обмеження, що допоможе вибрати оптимальний метод для конкретних завдань прогнозування.
Keywords: аналіз часових рядів; машинне навчання; нейронні мережі