時間序列預測是一種利用歷史數據來推測未來事件的方法。
時間序列預測通過分析數據點按時間順序排列的數據集，這些數據可以包括氣溫變化、股票價格波動、網站訪問量等，來預測未來數據趨勢。時間序列預測模型的目標是根據歷史數據來預測未來的數據點，幫助做出更準確的決策。這些模型考慮數據的趨勢性、季節性和周期性等特性，以尋找數據之間的規律和趨勢，並將這些規律套用到未來的預測中。常見的時間序列預測模型包括移動平均模型、自回歸模型、自回歸移動平均模型和自回歸積分移動平均模型等，這些模型根據數據的特點和規律選擇不同的參數和算法來進行預測。