Я согласен с Дюхой, что это зависит. LSTM показали хорошие результаты в прогнозировании для различных задач: этот подход , когда LSTM выиграл соревнование M4, Amazon также использует LSTM для прогнозирования paper , blog .
Реализация таких подходов с нуля выполнима, но может быть немного сложнее, если вы не знакомы с инфраструктурой нейронной сети. Однако вы можете напрямую использовать реализации из Gluon-ts , которые содержат архитектуру нейронной сети другого типа (LSTM, свертка, прямая связь, внимание и т. Д.), И вы можете попытаться определить, какая из них лучше всего работает с вашими данными.