时间序列预测算法

资 源 简 介

时间序列预测算法

详 情 说 明

时间序列预测算法是数据分析中的重要工具，广泛应用于金融、气象、销售预测等领域。它通过历史数据模式推断未来趋势，核心在于捕捉时间维度上的规律性。

移动平均法通过计算近期数据的平均值来平滑短期波动，适合稳定性较强的序列，但难以应对剧烈变化。非线性回归则能拟合复杂曲线关系，通过建立变量间的数学函数进行预测，灵活性较高但对异常值敏感。

指数平滑通过加权平均处理数据，赋予近期观察值更高权重，其变体如Holt-Winters还能分解趋势和季节性成分。这类方法计算轻量且适合在线更新，是业务场景的常见选择。

更先进的算法如ARIMA通过差分处理非平稳序列，结合自回归和移动平均特性；而LSTM等深度学习模型能自动学习长期依赖，但需要充足数据和算力支撑。不同算法的选择需权衡数据特征、预测周期和资源消耗。实际应用中常采用混合策略，例如先用移动平均去噪再用回归模型预测趋势。