时间序列算法 数学建模

时间序列算法是用来分析和预测时间序列数据的方法，通过对历史数据的分析，可以预测未来的趋势和趋势变化。常用的时间序列算法有ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。

数学建模是将实际问题转化为数学问题，并运用数学方法和思想进行分析和求解的过程。在时间序列分析中，数学建模可以用来构建时间序列的数学模型，以便分析和预测时间序列数据。常用的时间序列数学模型有ARMA模型、ARIMA模型、VAR模型等。