时间序列预测是一种常见的机器学习任务，有多种模型可以用于生成时间序列的预测。以下是一些常用的时间序列预测模型：

1. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型是一种基本的线性模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念。ARMA模型适用于平稳的时间序列数据。

2. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是ARMA模型的扩展，它还包括对时间序列进行差分以使其平稳的积分（I）过程。ARIMA模型适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。

3. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）：SARIMA模型是ARIMA模型的季节性扩展，它考虑了季节性影响。SARIMA模型适用于具有明显季节性模式的时间序列数据。

4. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在处理时间序列数据时表现出色。LSTM模型能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，并且适用于具有非线性模式和长期记忆的数据。

5. 卷积神经网络（CNN）：CNN主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测。通过将时间序列数据视为一维信号，可以使用CNN模型进行特征提取和预测。

6. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，可以用于时间序列预测。它通过组合多个决策树来进行预测，并且适用于具有复杂模式和非线性关系的数据。

这些模型的选择取决于时间序列数据的特征、问题的复杂性以及可用的数据量等因素。在实际应用中，通常需要根据具体情况进行实验和比较，以选择最适合的模型。