对于时间序列而言，想做神经网络和传统时序结合一起时序建模，请问目前有什么好的方法吗

• 資深大佬 : MinQ

  第一种方法，直接做 ensemble ；
  第二种方法，用传统的时序方法做的预测结果作为一维特征传入 RNN cell
• 資深大佬 : menc

  个人短见：没好方法，原因如下。

  时间精度低了，没什么意义。

  时间精度高了，没什么硬件能处理。

• 資深大佬 : laminux29

  这个是 uber 拿下 M4 预测比赛的方案，使用的就是传统时序+神经网络混合的方法。不是简单的 ensemble 方案，而是将传统方法的 parametric form 加入了神经网络的结构设计中： https://eng.uber.com/m4-forecasting-competition/