什么是时序预测？

时序预测是指根据历史数据的时间序列模式，预测未来一段时间内的数值或趋势。时序预测通常用于预测未来的趋势、需求、销售量、股票价格等，是许多领域的重要应用，例如金融、交通、能源、医疗等。

时序预测的基本思想是利用历史数据中的模式和规律，来预测未来的趋势和变化。时序预测通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集历史数据，包括时间序列数据和其他相关数据。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、去噪、插值、平滑等处理，以便于后续的分析和预测。
3. 特征提取：从数据中提取出有用的特征，例如趋势、周期、季节性等。
4. 模型选择：选择合适的时序预测模型，例如ARIMA、LSTM、GRU等。
5. 模型训练：使用历史数据训练模型，调整模型参数，以提高预测的准确性。
6. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能，例如均方误差、平均绝对误差等指标。
7. 预测应用：使用训练好的模型进行未来的预测，例如预测未来一段时间内的销售量、股票价格等。

时序预测是一种重要的数据分析技术，可以帮助人们更好地理解和预测未来的趋势和变化，对于决策和规划具有重要的意义。