时间序列预测是分析数据随时间演变规律的核心技术，广泛应用于金融、气象、销售等领域。以下是关键知识点与实践建议：

常用高级模型

  1. ARIMA模型
    自回归积分滑动平均模型，适合捕捉趋势和季节性

    ARIMA_Model

  2. Prophet（Facebook）
    非常适合包含节假日效应的业务数据

    Prophet_Model

  3. LSTM神经网络
    通过长短期记忆单元处理复杂非线性关系

    LSTM_Network

  4. XGBoost集成模型
    通过梯度提升框架优化预测精度

    XGBoost_Forecasting

实践技巧

  • 使用statsmodels库实现传统模型
  • 通过PyTorch或TensorFlow构建深度学习预测系统
  • 建议结合scikit-learn进行特征工程
  • 可参考时间序列基础教程了解入门知识

模型评估标准

指标 含义 适用场景
MAE 平均绝对误差 评估预测准确性
RMSE 均方根误差 检测异常预测值
MAPE 平均绝对百分比误差 比较不同量纲数据
AIC/BIC 信息准则 模型复杂度与拟合度平衡

拓展学习路径

  1. 深度学习时间序列：LSTM预测实战
  2. 季节性分解技术：STL分解详解
  3. 高频数据处理技巧：高频时间序列分析

📘 提示：预测模型效果受数据质量影响显著，建议先进行平稳性检验（ADF测试）和异常值处理。