时间序列预测

时间序列预测是通过对历史时间戳数据拟合模型来预测未来值的任务。该任务旨在利用统计和机器学习方法，从时间序列数据中提取模式和趋势，以实现对未来数据点的准确预测。传统方法包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型，而现代技术如循环神经网络（RNN）、Transformer和XGBoost也被广泛应用。时间序列预测在金融、气象、能源等领域具有重要应用价值，模型性能通常通过均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）进行评估。