時序預測英文解釋翻譯、時序預測的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 time series forecasting

分詞翻譯：

時序的英語翻譯：

【計】 time sequencing; time series; timing sequence

預測的英語翻譯：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【計】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【醫】 prognose; prognosticate
【經】 anticipation; forecast; forecasting

專業解析

時序預測（Time Series Forecasting）指基于曆史數據的順序依賴性，通過統計模型或機器學習算法對未來趨勢進行量化推測的跨學科方法。該術語在漢英詞典中常對應“time series prediction”或“time series forecasting”，強調數據點按時間戳排列的系統性分析。

核心要素解析

時序特性：數據需滿足等間隔采樣（如每小時溫度記錄）或非均勻采樣的時間依賴性，其核心指标包括趨勢性、季節性和隨機噪聲。
預測方法分類：
- 傳統統計模型：ARIMA（差分自回歸移動平均模型）通過參數$phi_p$和$thetaq$描述序列相關性，其通用公式為：
  $$ (1-sum{i=1}^p phi_i L^i)(1-L)^d yt = (1+sum{j=1}^q theta_j L^j)varepsilon_t $$
- 深度學習模型：LSTM（長短期記憶網絡）利用門控機制捕捉長期依賴，Transformer則通過自注意力機制處理全局時序模式。

行業應用基準

美國國家标準與技術研究院（NIST）工程統計手冊指出，時序預測在電力負荷預測中的平均絕對百分比誤差（MAPE）需低于5%方達工業标準。世界氣象組織（WMO）将氣象預測納入多尺度時序分析框架，其中72小時降水量預測準确率達89%。

學術參考文獻

Box, G. E. P. 等人在《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中建立ARIMA模型理論基礎
Hochreiter, S. 于1997年提出LSTM的原始論文被Neural Computation期刊收錄
Vaswani, A. 等開發Transformer架構的研究發表于NIPS 2017會議論文集

網絡擴展解釋

時序預測（Time Series Prediction）是指基于曆史時間序列數據，通過建模和分析來預測未來某一時間點或一段時間内的數值或趨勢變化。以下是其詳細解釋：

1.核心定義

時序預測的核心是利用曆史數據的時間順序性，捕捉其内在模式（如趨勢、周期性等），從而推斷未來結果。時間序列數據是按時間順序排列的數值序列，每個數據點對應特定時間戳（如每日氣溫、每小時股票價格等）。

2.主要任務類型

單點預測：預測未來某一具體時間點的數值（如預測明日股票收盤價），常用算法包括移動平均法、指數平滑法、自回歸模型（AR）等。
區間預測：預測未來一段時間内數值的可能範圍（如預測未來一周的降雨量區間），常用統計置信區間或機器學習回歸模型。
趨勢預測：分析數據的長期變化方向（如未來5年能源需求增長趨勢），常用支持向量回歸（SVR）、神經網絡等。

3.典型應用領域

金融：股票價格、彙率預測；
交通與能源：交通流量預測、電力需求規劃；
氣象：氣溫、降雨量預測；
零售與制造：商品銷量預測、生産備貨計劃。

4.關鍵方法

傳統統計模型：如指數平滑法、ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）；
機器學習與深度學習：如LSTM（長短期記憶網絡）、Prophet（Facebook開源模型）；
數據預處理技術：缺失值填充（如前向填充、後向填充）。

5.數據特征分析

時間序列通常包含三個成分：

趨勢：長期持續上升或下降的變動；
季節性：周期性重複的波動（如年度、月度規律）；
殘差：去除趨勢和季節性後的隨機波動。

時序預測通過挖掘曆史數據中的規律，為決策提供前瞻性依據，其效果依賴于數據質量、模型選擇和場景適配性。若需進一步了解具體算法或案例，可參考相關權威來源（如、2、4、9）。