二百条数据，选择时间序列预测模型

对于只有200条数据的时间序列预测，由于样本量相对较少，选择模型时需要特别谨慎，因为过多复杂的模型可能会导致过拟合。以下是几个适合小样本时间序列预测的模型建议：

1. 简单移动平均 (Simple Moving Average, SMA) 或指数平滑 (Exponential Smoothing)：它们适合于趋势较平稳的情况，易于计算。

2. 自回归移动平均模型 (ARMA, AutoRegressive Moving Average)：适用于线性和非季节性的数据，可以处理一定程度的自相关性。

3. 季节性自回归移动平均模型 (SARIMA, Seasonal ARIMA) 或 SARIMAX：如果存在明显的季节性，这种模型能捕捉到周期性变化。

4. 非参数模型如Loess (局部加权回归) 或 Random Walk with Drift (随机游走加趋势)：它们对数据点之间的依赖关系建模较简单，适合小型数据集。

5. 循环神经网络 (RNNs, 如LSTM或GRU) 和其变种：虽然需要更多的数据才能训练好，但若数据有时间依赖性，这类模型可能会提供更好的长期记忆能力。

重要的是，在选择模型之前，先进行数据可视化和探索性分析，了解数据的性质，比如是否存在周期、趋势、季节性等特征，并使用适当的统计检验来确定模型形式。同时，由于样本量有限，评估结果时要注意使用交叉验证或滚动窗口等技巧来避免过拟合。