时间序列预测 | 时间序列预测模型

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文章概述

时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点的集合，这些数据点通常是在连续的时间间隔内收集的。时间序列预测是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测的一种分析方法。
时间序列预测在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融、气象学、股票市场分析、销售预测等。预测时间序列数据可以帮助做出更好的决策、规划和战略。
时间序列分析和预测的概念在统计学和经济学领域中已有数十年的历史。最初，这些方法主要用于经济学领域，以预测金融市场、经济趋势等。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。近年来，机器学习和深度学习的兴起为时间序列预测带来了新的发展机遇，使得模型能够更好地捕捉复杂的时序关系。
在时间序列分析中，通常会考虑以下几个重要概念：

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• （1）趋势（Trend）：时间序列中的长期变化方向，可能是上升、下降或平稳的。

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• （2）季节性（Seasonality）：时间序列中出现的周期性模式，通常与特定时间间隔（如每周、每月）相关。

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