时序预测英文解释翻译、时序预测的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 time series forecasting

分词翻译：

时序的英语翻译：

【计】 time sequencing; time series; timing sequence

预测的英语翻译：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【计】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【医】 prognose; prognosticate
【经】 anticipation; forecast; forecasting

专业解析

时序预测（Time Series Forecasting）指基于历史数据的顺序依赖性，通过统计模型或机器学习算法对未来趋势进行量化推测的跨学科方法。该术语在汉英词典中常对应“time series prediction”或“time series forecasting”，强调数据点按时间戳排列的系统性分析。

核心要素解析

时序特性：数据需满足等间隔采样（如每小时温度记录）或非均匀采样的时间依赖性，其核心指标包括趋势性、季节性和随机噪声。
预测方法分类：
- 传统统计模型：ARIMA（差分自回归移动平均模型）通过参数$phi_p$和$thetaq$描述序列相关性，其通用公式为：
  $$ (1-sum{i=1}^p phi_i L^i)(1-L)^d yt = (1+sum{j=1}^q theta_j L^j)varepsilon_t $$
- 深度学习模型：LSTM（长短期记忆网络）利用门控机制捕捉长期依赖，Transformer则通过自注意力机制处理全局时序模式。

行业应用基准

美国国家标准与技术研究院（NIST）工程统计手册指出，时序预测在电力负荷预测中的平均绝对百分比误差（MAPE）需低于5%方达工业标准。世界气象组织（WMO）将气象预测纳入多尺度时序分析框架，其中72小时降水量预测准确率达89%。

学术参考文献

Box, G. E. P. 等人在《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中建立ARIMA模型理论基础
Hochreiter, S. 于1997年提出LSTM的原始论文被Neural Computation期刊收录
Vaswani, A. 等开发Transformer架构的研究发表于NIPS 2017会议论文集

网络扩展解释

时序预测（Time Series Prediction）是指基于历史时间序列数据，通过建模和分析来预测未来某一时间点或一段时间内的数值或趋势变化。以下是其详细解释：

1.核心定义

时序预测的核心是利用历史数据的时间顺序性，捕捉其内在模式（如趋势、周期性等），从而推断未来结果。时间序列数据是按时间顺序排列的数值序列，每个数据点对应特定时间戳（如每日气温、每小时股票价格等）。

2.主要任务类型

单点预测：预测未来某一具体时间点的数值（如预测明日股票收盘价），常用算法包括移动平均法、指数平滑法、自回归模型（AR）等。
区间预测：预测未来一段时间内数值的可能范围（如预测未来一周的降雨量区间），常用统计置信区间或机器学习回归模型。
趋势预测：分析数据的长期变化方向（如未来5年能源需求增长趋势），常用支持向量回归（SVR）、神经网络等。

3.典型应用领域

金融：股票价格、汇率预测；
交通与能源：交通流量预测、电力需求规划；
气象：气温、降雨量预测；
零售与制造：商品销量预测、生产备货计划。

4.关键方法

传统统计模型：如指数平滑法、ARIMA（自回归积分滑动平均模型）；
机器学习与深度学习：如LSTM（长短期记忆网络）、Prophet（Facebook开源模型）；
数据预处理技术：缺失值填充（如前向填充、后向填充）。

5.数据特征分析

时间序列通常包含三个成分：

趋势：长期持续上升或下降的变动；
季节性：周期性重复的波动（如年度、月度规律）；
残差：去除趋势和季节性后的随机波动。

时序预测通过挖掘历史数据中的规律，为决策提供前瞻性依据，其效果依赖于数据质量、模型选择和场景适配性。若需进一步了解具体算法或案例，可参考相关权威来源（如、2、4、9）。