时间序列预测模型评估：GM, TSK, TSK-FS, VAR, ARIMA, ETS, Linear, Cubic

本文评估了八种时间序列预测模型：GM, TSK, TSK-FS, VAR, ARIMA, ETS, Linear, Cubic，并比较了它们的CRMSE和CMAPE指标，帮助您根据自身需求选择最优模型。

| 模型 | CRMSE | CMAPE | |---|---|---| | GM | 0.265 | 28.71 | | TSK | 0.065 | 8.05 | | TSK-FS | 0.049 | 7.92 | | VAR | 0.320 | 46.42 | | ARIMA | 0.072 | 8.70 | | ETS | 0.071 | 8.82 | | Linear | 0.065 | 9.48 | | Cubic | 0.346 | 36.43 |

CRMSE衡量预测值与真实值之间的均方根误差，越小越好。CMAPE衡量预测值相对于真实值的平均绝对百分比误差，越小越好。根据CRMSE和CMAPE指标，您可以根据自己的需求选择最好的模型。例如，如果您更关注预测值与真实值之间的均方根误差（CRMSE），则可以选择CRMSE较小的模型。

请注意，这些指标仅供参考，最终选择最好的模型应该综合考虑实际应用需求和模型性能。