本文详细探讨了长短期记忆网络（LSTM）和Meta的开源Prophet模型在时间序列预测中的应用场景和性能对比。我们从理论基础、实现方法和实际效果三个维度进行分析，使用真实数据集（例如股票价格或电力消耗数据）对两种方法进行了建模。文中提供了大量代码示例与中文注释，帮助读者快速理解和应用这两种技术。通过对模型预测精度、训练时间和参数调整灵活性的比较，我们为不同应用场景选择合适的时间序列预测方法提供了指南。文章将帮助读者在Python环境中掌握时间序列分析的核心技能，并建立高效的预测模型。