请列出三种常见的时间序列预测模型，并解释它们的基本原理。
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1. 自回归综合移动平均模型（ARIMA）：这是一种常用的时间序列预测模型，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念。ARIMA模型通过分析历史数据中的自相关性和移动平均误差来预测未来值。
2. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特别的递归神经网络（RNN），它能够学习长期依赖关系。LSTM通过特殊的记忆单元来捕捉时间序列数据中的长期模式，从而进行准确的预测。
3. 指数平滑状态空间模型（State Space Models with Exponential Smoothing, ETS）：ETS模型使用指数平滑技术来估计时间序列的当前状态，并结合状态空间模型来预测未来的状态和观测值。它适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。
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