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在Lisp中設計和優化時間序列預測模型可以通過以下步驟實現：
數據預處理：首先，加載時間序列數據并進行必要的數據預處理，如平滑、差分、歸一化等操作，以便模型更好地學習數據的規律。
特征工程：根據時間序列數據的特性，提取合適的特征用于模型訓練。常用的特征包括滯后項、移動平均、季節性特征等。
選擇模型：選擇合適的時間序列預測模型，如ARIMA、LSTM、GRU等。根據數據的特點和需求選擇最適合的模型。
模型訓練：使用訓練數據對模型進行訓練，并調整模型參數以優化性能。
模型評估：使用測試數據對訓練好的模型進行評估，評估指標可以包括均方誤差、均方根誤差、平均絕對誤差等。
模型優化：根據評估結果對模型進行優化，調整參數、特征、模型結構等以提高預測性能。
在Lisp中，可以使用各種機器學習庫和工具來實現時間序列預測模型的設計和優化，如cl-ml、clML、Clara、lisp-stat等。同時，也可以結合Lisp的強大功能和易用性，編寫自定義算法來實現時間序列預測模型的設計和優化。
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