通过原始数据去预测接下来一段时间的数据，可以有哪些预测方法，要求这些预测方法要是当下最新颖，预测准确度最高的方法，至少要给出10种以上的预测方法，预测方法可以是国外的小众的预测方法，给出每一种预测方法的优缺点

1. 神经网络模型：通过对历史数据进行训练，建立神经网络模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以处理大量数据，适用于非线性预测，缺点是需要大量的计算资源，模型复杂度高，需要大量的训练数据。

2. 支持向量机模型：通过建立支持向量机模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是适用于高维数据，可以有效处理非线性问题，缺点是对数据的处理和特征提取要求较高。

3. 随机森林模型：通过建立随机森林模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以有效处理大量数据和噪声，可以考虑多种因素对未来进行预测，缺点是模型的解释性不强，对于特定问题的预测效果可能不如其他方法。

4. 时间序列模型：通过对历史数据进行时间序列分析，建立时间序列模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是适用于时间相关的数据，能够考虑季节性和趋势性等因素，缺点是对于非时间相关的数据预测效果不佳。

5. 深度学习模型：通过建立深度学习模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以自动提取特征，可以处理大量数据和非线性问题，缺点是需要大量的计算资源和训练数据，模型复杂度高。

6. 线性回归模型：通过建立线性回归模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是模型简单，计算速度快，对于线性问题预测效果较好，缺点是不能处理非线性问题。

7. 贝叶斯模型：通过建立贝叶斯模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以处理不确定性问题，能够考虑多种因素，缺点是模型复杂度高，需要大量的训练数据。

8. 基于聚类的模型：通过将数据分成多个簇，建立基于聚类的模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以考虑多个因素对未来进行预测，缺点是需要大量的计算资源和训练数据，模型复杂度高。

9. 基于遗传算法的模型：通过使用遗传算法建立模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以自动优化模型参数，可以处理非线性问题，缺点是需要大量的计算资源和训练数据，模型复杂度高。

10. 基于混合模型的方法：通过将多个预测方法进行组合，建立混合模型，对未来一段时间的数据进行预测。优点是可以考虑多种因素对未来进行预测，可以综合不同方法的优点，缺点是需要大量的计算资源和训练数据，模型复杂度高。