时间序列分析法的经典方法包括自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）以及自回归滑动平均模型（ARMA）。然而，这些方法并不包括一些其他常用的时间序列分析技术。例如，它们未涵盖基于时间序列分解的季节性调整方法，如季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）。此外，它们也没有包括以机器学习为基础的更现代的方法，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些方法在处理具有复杂时间依赖关系的序列数据时具有更强的表现力和预测能力。因此，我们应该意识到时间序列分析并不仅限于经典的AR、MA和ARMA模型，而应该根据问题的性质选择适当的方法。
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