在Lisp中设计和优化时间序列预测模型可以通过以下步骤实现：
数据预处理：首先，加载时间序列数据并进行必要的数据预处理，如平滑、差分、归一化等操作，以便模型更好地学习数据的规律。
特征工程：根据时间序列数据的特性，提取合适的特征用于模型训练。常用的特征包括滞后项、移动平均、季节性特征等。
选择模型：选择合适的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM、GRU等。根据数据的特点和需求选择最适合的模型。
模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并调整模型参数以优化性能。
模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，评估指标可以包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差等。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，调整参数、特征、模型结构等以提高预测性能。
在Lisp中，可以使用各种机器学习库和工具来实现时间序列预测模型的设计和优化，如cl-ml、clML、Clara、lisp-stat等。同时，也可以结合Lisp的强大功能和易用性，编写自定义算法来实现时间序列预测模型的设计和优化。
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