2026-时间序列预测300篇系列教程完整规划

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时间序列预测300篇系列教程完整规划

一、系列整体定位与核心目标

核心定位

本系列是从零基础到时间序列预测全栈精通的体系化原理教程，完整覆盖时间序列预测的全技术链路，遵循「认知筑基→数学底层→经典算法→机器学习→深度学习→时序大模型→进阶任务→行业落地→工程实践→前沿趋势」的渐进式路径，拒绝碎片化知识，每篇聚焦1个核心知识点，讲透原理、讲清逻辑、讲明落地方法，兼顾入门友好性与工业级专业深度。

目标受众

• 零基础时间序列入门者、高校学生

• 金融、零售、能源、工业、交通等行业的业务、产品、运营人员

• 想深耕时序预测的算法工程师、数据科学家、数据分析师

• 希望补齐时序预测原理短板、解决业务落地痛点的从业者

内容规范

每篇文章1500-2500字，固定结构：核心定义→原理拆解→场景应用→优缺点总结→避坑指南，公式与业务案例结合，避免纯理论堆砌，兼顾可读性与专业性。

更新节奏

日更1篇，300篇完整周期约10个月；也可按周更2-3篇的节奏，适配长线内容运营。

二、300篇教程完整分篇规划

第一篇章：时间序列预测通识与入门筑基篇（共20篇，累计20篇）

核心目标：消除零基础用户的畏难情绪，建立时间序列预测的全局认知，理清核心概念与学习路径，不涉及复杂数学与公式，明确时序预测与普通机器学习的核心差异。

  1. 开篇：什么是时间序列？一文搞懂时序数据的本质与核心特征

  2. 什么是时间序列预测？从“历史数据”到“未来趋势”的核心逻辑

  3. 一文理清：时间序列预测 vs 传统机器学习，核心区别与能力边界

  4. 时间序列预测70年发展史：从经典统计方法到大模型时代，关键节点全梳理

  5. 时间序列预测的核心任务：点预测、区间预测、概率预测，一文搞懂区别

  6. 时间序列的四大核心成分：趋势、季节、周期、噪声，拆解时序的底层构成

  7. 当下时间序列预测的主流技术全景图：从统计方法到时序大模型，全链路梳理

  8. 零基础学时序预测的避坑指南：别再一上来就啃大模型、硬堆复杂算法

  9. 学时序预测需要什么基础？数学、编程、算法的最低要求与学习顺序

  10. 时序预测学习的核心思维：如何从“调包侠”变成真正懂原理、能落地的从业者

  11. 学时序预测必备的工具与环境：Python、IDE、核心库、算力资源，一文配齐

  12. 保姆级教程：如何搭建你的第一个时序预测学习环境，零基础也能跟着做

  13. 时序预测产业链与落地场景全景：哪些行业最依赖时序预测？核心价值全解析

  14. 时序预测行业核心岗位：数据分析师、算法工程师、业务专家，职责与能力要求全解析

  15. 不同岗位学时序预测的侧重点：研发、产品、运营、业务，分别该学什么

  16. 时序预测的核心能力边界：什么场景能做？什么场景做不到？破除认知误区

  17. 时序预测的完整落地流程：从业务需求到模型上线，全链路步骤拆解

  18. 当下时序预测的热门赛道：金融、能源、零售、工业、交通，核心痛点全解读

  19. 时序预测的常见误区：平稳性误用、数据泄露、过度拟合，提前避坑

  20. 本系列300篇教程的完整学习路径与使用指南：如何跟着学少走弯路

第二篇章：时序预测必备数学基础篇（共35篇，累计55篇）

核心目标：补齐时序预测必备的数学底层能力，每篇结合时序应用场景讲解，拒绝纯数学理论，解决“学了数学不知道怎么用在时序预测里”的痛点，重点强化时序专属的统计与随机过程基础。

单元1：时序预测必备微积分基础（10篇）

  1. 微积分在时序预测里的核心作用：为什么学时序必须先懂微积分？

  2. 函数的基本概念：时序里最常用的函数类型与核心性质，一次讲透

  3. 极限与连续：时序趋势拟合、收敛性判断的底层逻辑，从极限开始讲起

  4. 导数的定义与几何意义：时序里的“变化率”，趋势拐点判断的核心基础

  5. 常用求导公式与四则运算法则：时序里必背的求导公式，结合案例讲解

  6. 复合函数求导与链式法则：时序深度学习模型反向传播的核心，一文搞懂

  7. 高阶导数与偏导数：多变量时序建模、损失函数优化的核心基础

  8. 梯度的定义与几何意义：时序模型梯度下降优化，为什么能找到最优解？

  9. 导数与函数的单调性、极值：时序损失函数优化、拐点检测的核心原理

  10. 差分与积分的基本概念：时序平稳化处理、趋势分解、累计量预测必备基础

单元2：时序预测必备线性代数基础（10篇）

  1. 线性代数在时序预测里的核心作用：为什么多变量时序的本质是矩阵运算？

  2. 标量、向量、矩阵、张量：时序里的基本数据单位，一文搞懂区别

  3. 向量的基本运算：加减、数乘、点积、叉积，时序相似度计算、特征提取常用操作全解析

  4. 向量空间与线性相关性：时序特征空间、维度灾难、降维的底层逻辑

  5. 矩阵的基本运算：加减、数乘、乘法、转置，多变量时序前向传播的本质

  6. 特殊矩阵：单位矩阵、对角矩阵、对称矩阵、正交矩阵，时序里的常用矩阵

  7. 矩阵的逆与伪逆：线性时序模型求解、状态空间模型的核心基础

  8. 行列式与矩阵的秩：时序特征有效性判断、维度压缩的核心逻辑

  9. 特征值与特征向量：时序PCA降维、周期提取、特征分解的核心数学原理

  10. 奇异值分解（SVD）：时序降噪、缺失值补全、隐特征提取的核心算法原理

单元3：时序预测必备概率论与数理统计基础（8篇）

  1. 概率论在时序预测里的核心作用：时序预测的本质是概率分布的推演

  2. 随机事件与概率的基本定义：从古典概型到条件概率，一文搞懂

  3. 条件概率与贝叶斯公式：贝叶斯时序模型、概率预测的核心基础

  4. 随机变量与概率分布：离散型与连续型，时序里最常用的分布全解析

  5. 常用概率分布：正态分布、泊松分布、学生t分布，结合时序场景讲解

  6. 期望、方差、协方差、自协方差：时序特征相关性、波动分析必备

  7. 大数定律与中心极限定理：时序采样、统计推断、区间预测的底层逻辑

  8. 参数估计与假设检验：时序模型参数求解、平稳性检验的核心统计学方法

单元4：时序预测专属随机过程基础（5篇）

  1. 随机过程的基本概念：为什么时间序列的本质是随机过程？

  2. 严平稳与宽平稳：时序建模的核心前提，平稳性的定义与判断标准

  3. 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）：时序模型定阶的核心工具

  4. 白噪声、随机游走与单位根过程：时序平稳性检验、伪回归的核心概念

  5. 协整的定义与核心意义：非平稳多变量时序建模的核心基础

单元5：时序预测必备优化理论基础（2篇）

  1. 优化理论在时序预测里的核心作用：所有时序模型的本质都是优化问题

  2. 凸优化基础与无约束优化：时序模型参数求解、损失函数最小化的核心方法

第三篇章：时序预测核心基础框架篇（共25篇，累计80篇）

核心目标：搭建时序预测的通用知识框架，掌握全流程核心能力，为后续经典算法、深度学习打下基础，覆盖时序预测全流程的通用方法论，重点明确时序与普通机器学习的核心差异。

单元1：时序预测核心概念与通用框架（8篇）

  1. 时序预测的完整流程：从业务需求拆解到模型迭代优化，全链路步骤详解

  2. 时序数据的分类：按频率、按变量数、按平稳性，不同类型的建模差异全解析

  3. 时序预测的预测 horizon：短期、中期、长期预测，不同周期的建模难点与方法选择

  4. 时序数据集的正确划分：为什么不能随机划分？时序划分的核心规则与避坑指南

  5. 时序预测里的“数据泄露”：最常见的7类泄露场景，提前规避90%的落地错误

  6. 时序预测的核心术语：滞后项、滚动窗口、差分、季节调整、拟合值、残差，一次讲透

  7. 时序预测的建模范式：直接预测 vs 递归预测 vs 多输出预测，优缺点与适用场景全解析

  8. 时序预测的基线模型：为什么必须先做基线？简单基线的构建方法与核心意义

单元2：时序数据预处理基础（7篇）

  1. 时序数据的质量标准：高质量时序数据的核心特征，与模型效果的底层关系

  2. 时序缺失值处理：前向填充、后向填充、线性插值、样条插值，适用场景与优缺点全解析

  3. 时序异常值检测与处理：3σ原则、IQR法、移动中位数，避免模型被带偏的核心技巧

  4. 时序平稳化处理：差分、对数变换、Box-Cox变换，原理与适用场景全解析

  5. 时序季节调整：去除季节因素的核心方法，加法模型 vs 乘法模型的选择

  6. 时序数据的归一化与标准化：Min-Max、Z-Score，时序建模的正确使用方法与避坑指南

  7. 时序重采样：升采样与降采样的正确方法，频率转换的核心规则

单元3：时序特征工程基础（5篇）

  1. 什么是时序特征工程？为什么说“特征决定了时序模型的上限，算法只是逼近这个上限”

  2. 时序核心基础特征：时间特征、滞后特征、滚动统计特征，一文搞懂

  3. 时序窗口特征：滑动窗口、扩张窗口、滚动窗口的构建方法与适用场景

  4. 时序周期特征：傅里叶变换、周期提取、季节特征，构建方法全解析

  5. 时序特征工程的避坑指南：数据泄露、特征冗余、未来信息使用，常见错误全解析

单元4：时序模型评估与优化基础（5篇）

  1. 时序模型的泛化能力：什么是过拟合与欠拟合？时序场景下的判断与解决方法

  2. 时序预测的核心评估指标：MAE、MSE、RMSE、MAPE、SMAPE，定义、优缺点与适用场景全解析

  3. 时序预测进阶评估指标：MASE、R²、WAPE、方向准确率，业务场景的正确选择方法

  4. 时序模型的交叉验证：滚动窗口交叉验证，时序场景下的正确实现与避坑指南

  5. 时序模型超参数调优基础：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化，时序场景的正确使用方法

第四篇章：传统时序预测经典算法篇（共35篇，累计115篇）

核心目标：全覆盖工业界仍在广泛使用的传统时序统计算法，先讲直觉理解，再讲原理推导，最后讲适用场景与优缺点，每篇吃透一个算法，兼顾理论与落地，是时序预测的根基内容。

单元1：时序预处理与基础检验（7篇）

  1. 时序平稳性检验：ADF检验、KPSS检验，原理、实现与结果解读全解析

  2. 时序白噪声检验：Ljung-Box检验、Box-Pierce检验，原理与模型有效性判断

  3. 时序季节效应检验：季节单位根检验、周期显著性检验，原理与实现

  4. 时序断点检测：结构突变的识别方法，趋势变化、政策冲击的检测全解析

  5. 时序分解经典方法：移动平均分解、X11分解，原理与实现全解析

  6. 时序分解进阶方法：STL分解，鲁棒性季节分解，原理与适用场景全解析

  7. 时序相关性检验：格兰杰因果检验，多变量时序的因果关系判断全解析

单元2：线性平稳时序模型（8篇）

  1. 自回归（AR）模型：原理、公式推导、定阶方法、适用场景全解析

  2. AR模型的平稳性条件：特征根判断、滞后阶数选择，AIC、BIC准则全解析

  3. 移动平均（MA）模型：原理、公式推导、定阶方法、适用场景全解析

  4. MA模型的可逆性条件：特征根判断、滞后阶数选择，全流程解析

  5. 自回归移动平均（ARMA）模型：AR+MA的结合，原理、定阶、拟合全解析

  6. ARMA模型的参数估计：最小二乘、极大似然估计，原理与实现

  7. ARMA模型的诊断：残差白噪声检验，模型有效性判断全流程

  8. ARMA模型的预测：静态预测 vs 动态预测，原理与适用场景

单元3：非平稳时序与季节模型（6篇）

  1. 自回归积分移动平均（ARIMA）模型：原理、差分阶数选择、全流程建模指南

  2. ARIMA模型的定阶方法：ACF/PACF图判读、AIC/BIC最优选择，避坑指南

  3. 季节ARIMA（SARIMA）模型：含季节效应的时序建模，原理、参数选择全解析

  4. SARIMA模型的全流程实现：季节差分、阶数选择、模型诊断、预测全解析

  5. 带外生变量的ARIMAX/SARIMAX模型：多变量时序建模，原理与适用场景

  6. ARIMA/SARIMA模型的避坑指南：差分过度、阶数误判、残差非白噪声，常见错误全解析

单元4：指数平滑模型（5篇）

  1. 简单指数平滑（SES）模型：原理、平滑系数选择、适用场景全解析

  2. Holt线性趋势指数平滑模型：带趋势的时序建模，原理、参数优化全解析

  3. Holt-Winters加法季节模型：带趋势+加法季节效应的时序建模，全解析

  4. Holt-Winters乘法季节模型：带趋势+乘法季节效应的时序建模，全解析

  5. 指数平滑模型的状态空间表示：ETS模型，原理、模型选择、预测全解析

单元5：波动率与状态空间模型（5篇）

  1. 自回归条件异方差（ARCH）模型：波动率聚类建模，金融时序的核心算法

  2. 广义自回归条件异方差（GARCH）模型：ARCH的进阶版，原理、定阶、实现全解析

  3. GARCH模型的变体：EGARCH、TGARCH、GARCH-M，非对称波动率建模全解析

  4. 状态空间模型的核心原理：时序的状态表示与观测方程，全解析

  5. 卡尔曼滤波：状态空间模型的参数估计与预测，原理、实现与适用场景全解析

单元6：其他经典时序方法（4篇）

  1. 阈值自回归（TAR）模型：非线性时序建模，原理与适用场景全解析

  2. 平滑转换自回归（STAR）模型：非线性时序的平滑转换建模，全解析

  3. 向量自回归（VAR）模型：多变量平稳时序建模，原理、定阶、诊断全解析

  4. 向量误差修正（VECM）模型：协整非平稳多变量时序建模，原理与实现全解析

第五篇章：机器学习时序预测核心篇（共25篇，累计140篇）

核心目标：全覆盖工业界落地最广泛的机器学习时序预测方法，讲清传统统计模型与机器学习模型的核心差异，每篇结合时序场景拆解原理、适用场景与落地技巧，解决非线性、多变量时序的建模痛点。

单元1：机器学习时序预测的核心框架（5篇）

  1. 机器学习 vs 传统统计模型：时序预测场景下的核心区别、优劣势与选型指南

  2. 机器学习时序预测的核心范式：监督学习的时序转换，特征矩阵构建的正确方法

  3. 单步预测 vs 多步预测：机器学习时序建模的两种核心模式，全解析

  4. 机器学习时序建模的特征体系：基础特征、统计特征、领域特征，全维度梳理

  5. 机器学习时序模型的避坑指南：数据泄露、标签泄露、窗口误用，常见错误全解析

单元2：线性模型与正则化（4篇）

  1. 线性回归在时序预测中的应用：原理、特征构建、全流程实现全解析

  2. Lasso回归（L1正则）：时序特征选择与稀疏建模，原理、参数调优全解析

  3. Ridge回归（L2正则）：时序多重共线性解决，原理、适用场景全解析

  4. 弹性网回归：L1+L2正则结合，高维多变量时序建模的核心方法

单元3：树模型与集成学习（8篇）

  1. 决策树在时序预测中的应用：原理、特征分裂、优缺点与避坑指南

  2. 随机森林时序预测：Bagging集成的核心代表，原理、特征重要性、参数调优全解析

  3. GBDT时序预测：梯度提升树，工业界落地最广的算法之一，原理全解析

  4. XGBoost时序预测：GBDT的优化版，为什么它能横扫时序预测竞赛？原理全解析

  5. LightGBM时序预测：XGBoost的进阶版，直方图优化、单边梯度采样，时序场景适配全解析

  6. CatBoost时序预测：类别特征自动处理，高维多变量时序建模的核心优势全解析

  7. 集成学习时序预测的进阶技巧：多模型融合、加权融合、Stacking，效果提升方法

  8. 树模型时序预测的避坑指南：特征泄露、过拟合、未来信息使用，常见错误全解析

单元4：时序特征工程进阶（4篇）

  1. 时序特征自动生成：tsfresh、Featuretools，自动化特征工程的原理与实现

  2. 时序特征选择：过滤法、包裹法、嵌入法，高维时序特征的筛选方法全解析

  3. 时序降维技术：PCA、SVD、因子分析，高维多变量时序的维度压缩方法

  4. 领域专属时序特征：金融、能源、零售、工业场景的特色特征构建方法

单元5：其他机器学习时序方法（4篇）

  1. 支持向量机（SVM）在时序预测中的应用：核函数选择、参数调优、适用场景全解析

  2. 半监督学习时序预测：小样本、缺失标签时序场景的建模方法全解析

  3. 自监督学习时序预测：无标签数据预训练，小样本场景的效果提升方法

  4. 时序异常检测与预测结合：异常值处理、鲁棒性建模，工业场景落地核心技巧

第六篇章：深度学习时序预测核心篇（共30篇，累计170篇）

核心目标：全覆盖当下主流的深度学习时序预测模型，从基础循环网络到时序卷积、Transformer架构，循序渐进拆解原理，讲清每个模型的核心优势、适用场景与落地避坑指南，覆盖长时序、多变量时序的核心建模痛点。

单元1：深度学习时序预测基础（6篇）

  1. 深度学习 vs 传统机器学习：时序预测场景下的核心区别、优劣势与选型指南

  2. 深度学习时序预测的核心范式：序列建模的本质，输入输出格式的正确构建

  3. 全连接神经网络（MLP）在时序预测中的应用：原理、结构设计、全流程实现

  4. 深度学习时序模型的核心组件：激活函数、损失函数、优化器、正则化方法

  5. 深度学习时序模型的训练技巧：批次构建、学习率调整、早停、过拟合解决

  6. 深度学习时序预测的避坑指南：数据泄露、序列误用、过拟合，常见错误全解析

单元2：循环神经网络系列（7篇）

  1. 循环神经网络（RNN）的核心原理：序列依赖建模，前向传播全解析

  2. RNN的反向传播：BPTT算法，梯度消失与梯度爆炸问题全解析

  3. 长短期记忆网络（LSTM）：解决RNN长依赖问题，门控机制、原理全解析

  4. LSTM时序预测的结构设计：单层/多层、双向/单向，适用场景全解析

  5. 门控循环单元（GRU）：LSTM的简化版，门控机制、核心区别与适用场景全解析

  6. 双向LSTM/GRU：上下文依赖建模，时序预测场景的正确使用方法

  7. 堆叠LSTM/GRU：深度循环网络，长序列复杂依赖建模的核心方法

单元3：时序卷积网络系列（6篇）

  1. 卷积神经网络（CNN）在时序预测中的应用：1D卷积、局部特征提取，原理全解析

  2. 因果卷积的核心原理：时序卷积的核心约束，避免未来信息泄露的关键

  3. 时序卷积网络（TCN）：因果卷积+膨胀卷积，长序列依赖建模的核心方法

  4. TCN的结构设计：膨胀系数、卷积核大小、层数选择，参数调优全解析

  5. TCN vs LSTM：时序预测场景下的核心区别、优劣势与选型指南

  6. 深度时序卷积网络的进阶技巧：残差连接、归一化、正则化，训练稳定性提升

单元4：Transformer与时序注意力模型（7篇）

  1. Transformer在时序预测中的核心优势：为什么Transformer能取代RNN成为长时序建模的主流？

  2. 自注意力机制的时序适配：时序自注意力、因果掩码，避免未来信息泄露的核心方法

  3. 多头注意力机制：时序多维度特征提取，原理、结构设计全解析

  4. Informer：长时序预测的经典模型，ProbSparse自注意力、蒸馏操作全解析

  5. Autoformer：序列分解+自相关注意力，长时序预测的核心创新全解析

  6. FEDformer：频率增强分解注意力，长时序周期建模的核心方法全解析

  7. PatchTST：分块时序Transformer，长时序预测的SOTA模型，原理与实现全解析

单元5：Seq2Seq与编码器-解码器架构（4篇）

  1. Seq2Seq编码器-解码器架构的核心原理：可变长度序列预测，全流程解析

  2. Seq2Seq+注意力机制：长序列多步预测的核心方法，原理与结构设计全解析

  3. 基于LSTM/GRU的Seq2Seq时序预测：结构设计、训练技巧、全流程实现

  4. 基于Transformer的Seq2Seq时序预测：编码器-解码器设计，多步长时序预测全解析

第七篇章：时序大模型与生成式时间序列技术篇（共30篇，累计200篇）

核心目标：深度拆解时序大模型的全链路技术，从基础架构、预训练、微调、对齐到落地应用，全覆盖当下生成式时序、时序大模型的核心原理，紧跟行业最新技术热点，是整个系列的核心重点篇章。

单元1：时序大模型基础与演进（6篇）

  1. 什么是时序大模型？与传统时序模型、NLP大模型的核心区别全解析

  2. 时序大模型的核心能力：涌现能力、零样本/少样本预测、跨领域迁移，到底是什么？

  3. 时序大模型的缩放定律：数据、算力、参数规模与模型效果的关系，全解析

  4. 时序大模型的核心架构：Decoder-only、Encoder-Decoder、Encoder-only，适用场景全解析

  5. 时序大模型的发展历程：从早期预训练模型到时序通用大模型，关键节点全梳理

  6. 开源时序大模型全景梳理：Chronos、Lag-Llama、Time-LLM、TimesNet、Momentum，核心特点全解析

单元2：经典时序大模型深度拆解（7篇）

  1. Chronos：亚马逊开源时序大模型，核心架构、预训练方法、能力全解析

  2. Lag-Llama：单变量通用时序大模型，概率预测、零样本迁移核心能力全解析

  3. Time-LLM：大语言模型驱动的时序预测，文本-时序对齐核心原理全解析

  4. TimesNet：百度飞桨时序大模型，2D时空卷积、多周期建模核心原理全解析

  5. Moirai：Salesforce通用时序大模型，多模态、多领域统一建模全解析

  6. T5 for Time Series：文本到时序的统一建模，指令微调核心方法全解析

  7. 时序大模型的核心创新点：分块建模、周期对齐、多尺度融合，全维度梳理

单元3：时序大模型的预训练与对齐（7篇）

  1. 时序大模型预训练的完整流程：从数据准备到预训练完成，全链路拆解

  2. 时序大模型的预训练数据：高质量时序数据的要求、治理、配比，全解析

  3. 时序大模型的核心预训练任务：掩码预测、对比学习、序列生成，全解析

  4. 时序大模型的分布式训练：数据并行、张量并行、流水线并行，全解析

  5. 时序大模型的监督微调（SFT）：指令微调、领域适配，原理与实现全解析

  6. 时序大模型的低秩适配（LoRA）：轻量化微调，小算力场景的核心方法全解析

  7. 时序大模型的对齐技术：RLHF、RLAIF、DPO，提升模型可靠性与业务适配性

单元4：生成式时间序列技术（5篇）

  1. 生成式时间序列的核心任务：时序生成、补全、预测、场景模拟，全解析

  2. 变分自编码器（VAE）在时序生成中的应用：原理、结构设计、全流程实现

  3. 生成对抗网络（GAN）在时序生成中的应用：WGAN、TimeGAN，原理与适用场景全解析

  4. 扩散模型在时序生成与预测中的应用：核心原理、去噪过程、时序适配全解析

  5. 生成式时序模型的核心应用：数据增强、场景模拟、异常检测、概率预测，全梳理

单元5：时序大模型的进阶能力（5篇）

  1. 时序大模型的零样本/少样本预测：跨领域迁移、小样本适配，核心原理全解析

  2. 检索增强时序预测（RAG）：时序大模型+知识库，提升预测准确性的核心方法

  3. 时序大模型的工具调用能力：与统计方法、机器学习模型结合，全流程解析

  4. 多模态时序大模型：文本、图像、音频与时序数据的融合建模，核心原理全解析

  5. 时序大模型的推理优化：量化、KV Cache、蒸馏，端侧部署与加速方法全解析

第八篇章：时序预测进阶任务与核心场景篇（共30篇，累计230篇）

核心目标：全覆盖工业界高频的时序进阶任务，解决传统点预测之外的复杂业务需求，每篇聚焦一个进阶任务，讲清核心痛点、技术方案与落地技巧，贴合真实业务场景。

单元1：长时序预测（LTSF）核心技术（6篇）

  1. 什么是长时序预测？核心痛点、挑战与技术演进全解析

  2. 长时序预测的核心难点：信息泄露、长距离依赖、周期模糊、计算复杂度，全解析

  3. 长时序预测的经典模型：Informer、Autoformer、FEDformer、PatchTST，选型指南

  4. 长时序预测的特征工程：长周期提取、多尺度特征、趋势分解，核心方法全解析

  5. 长时序预测的训练技巧：序列长度选择、批次设计、学习率调整，避坑指南

  6. 长时序预测的评估体系：长周期误差累积、趋势准确率、周期拟合度，全维度评估

单元2：多变量时间序列预测（5篇）

  1. 多变量时序预测的核心痛点：变量冗余、特征交互、维度灾难、因果混淆，全解析

  2. 多变量时序的变量选择：稀疏建模、注意力机制、因果筛选，核心方法全解析

  3. 多变量时序的特征交互建模：图神经网络、注意力机制、因子分解，全解析

  4. 高维多变量时序预测的降维与稀疏化方法，工业场景落地技巧

  5. 多变量时序预测的模型选型：统计模型、机器学习、深度学习，适用场景全解析

单元3：时空序列预测（5篇）

  1. 什么是时空序列预测？空间依赖+时间依赖的双重建模，核心本质全解析

  2. 时空序列预测的核心场景：交通流量、气象预报、城市治理，全梳理

  3. 图神经网络（GNN）在时空序列预测中的应用：GCN、GAT，空间依赖建模全解析

  4. 经典时空预测模型：STGCN、ASTGCN、ST-ResNet，原理与适用场景全解析

  5. 时空大模型：长时序+大范围空间建模，核心原理与最新进展全解析

单元4：时序概率预测与不确定性量化（4篇）

  1. 什么是概率预测？为什么业务场景更需要区间预测而非点预测？

  2. 时序概率预测的核心方法：分位数回归、贝叶斯模型、集成方法、生成式模型，全解析

  3. 时序预测的不确定性量化：模型不确定性、数据不确定性，量化与评估方法全解析

  4. 时序区间预测的评估指标：覆盖率、区间宽度、Winkler评分，全解析

单元5：时序其他核心进阶任务（10篇）

  1. 时序异常检测：点异常、序列异常、上下文异常，核心方法与落地全解析

  2. 时序根因分析：异常定位、因果推断、多变量根因定位，工业场景核心方法

  3. 时序分类：基于时序特征的分类任务，核心方法、模型选型与应用场景全解析

  4. 时序聚类：用户行为、设备工况、业务模式聚类，核心方法全解析

  5. 时序缺失值补全：长序列缺失、非随机缺失，经典方法与深度学习模型全解析

  6. 在线时序预测：流数据实时预测、模型在线更新，核心架构与方法全解析

  7. 时序概念漂移检测与自适应：数据分布变化、模型动态更新，工业场景落地技巧

  8. 冷启动时序预测：无历史数据、少样本场景的建模方法全解析

  9. 时序剩余寿命预测（RUL）：工业设备预测性维护，核心方法与全流程实现

  10. 时序因果推断：时序数据的因果关系识别、干预效果评估，核心方法全解析

第九篇章：多模态与跨领域时序预测技术篇（共15篇，累计245篇）

核心目标：覆盖多模态时序、跨领域迁移、隐私保护等进阶技术，解决多源数据融合、跨场景适配、数据安全等工业界核心痛点，完善时序预测的全技术栈。

单元1：多模态时序预测基础（5篇）

  1. 多模态时序预测的核心定义：文本、图像、音频、传感器数据与时序的融合建模，全解析

  2. 多模态时序的核心难点：模态对齐、语义鸿沟、异构数据融合，全解析

  3. 文本-时序融合预测：新闻、公告、舆情文本与金融、零售时序的联合建模，全解析

  4. 图像-时序融合预测：卫星图像、监控图像与气象、交通时序的联合建模，全解析

  5. 多模态时序融合的核心架构：早期融合、晚期融合、跨注意力融合，优缺点全解析

单元2：跨领域时序迁移学习（5篇）

  1. 跨领域时序预测的核心痛点：分布偏移、领域差异、小样本目标域，全解析

  2. 时序迁移学习的核心范式：预训练+微调、域自适应、特征对齐，全解析

  3. 时序领域自适应方法：对抗自适应、差异最小化，跨领域分布对齐全解析

  4. 预训练时序模型的跨领域迁移：通用大模型的领域适配，核心技巧与避坑指南

  5. 零样本/少样本跨领域时序预测，核心方法与落地场景全解析

单元3：隐私保护与联邦时序学习（5篇）

  1. 时序数据的隐私风险：用户行为、金融、医疗、工业时序的敏感信息保护，全解析

  2. 联邦学习时序预测：数据不出本地的联合建模，横向联邦、纵向联邦全解析

  3. 时序预测的差分隐私技术：数据扰动、模型扰动，隐私保护与预测效果的平衡

  4. 同态加密在时序预测中的应用：加密数据下的模型训练与预测，全解析

  5. 隐私保护时序预测的落地挑战：计算效率、模型精度、合规适配，全解析

第十篇章：垂直行业时序预测深度应用篇（共15篇，累计260篇）

核心目标：聚焦时序预测落地最广泛的15个行业，每个行业一篇，讲清行业核心痛点、时序数据特点、专属建模方法、落地案例与避坑指南，实现从技术到业务的闭环。 246. 金融行业时序预测：股票、期货、汇率价格预测，波动率建模，风控时序分析，全解析 247. 零售行业时序预测：门店销量、库存、客流预测，促销效应建模，全流程落地 248. 能源行业时序预测：电力负荷、风电、光伏功率预测，电网调度适配，全解析 249. 工业制造时序预测：设备预测性维护、生产参数优化、良品率预测，全解析 250. 交通行业时序预测：路网流量、地铁客流、港口吞吐量预测，智能交通适配，全解析 251. 气象行业时序预测：气温、降水、风速、极端天气预测，数值模式与AI结合，全解析 252. 医疗行业时序预测：生理信号、疾病进展、患者流量预测，临床场景落地全解析 253. 物联网行业时序预测：传感器数据、设备状态、能耗预测，端边云协同落地 254. 供应链行业时序预测：物流需求、库存周转、运输时效预测，全链路优化 255. 农业行业时序预测：作物产量、病虫害、土壤墒情预测，智慧农业落地全解析 256. 互联网行业时序预测：用户活跃度、DAU/MAU、广告收入、接口流量预测，全解析 257. 水文行业时序预测：河流水位、流量、洪水预测，水利调度适配全解析 258. 航空航天行业时序预测：航班准点率、发动机状态、燃油消耗预测，全解析 259. 房地产行业时序预测：房价、成交量、租金走势预测，市场分析全解析 260. 环保行业时序预测：空气质量、水质、污染物浓度预测，环保治理适配全解析

第十一篇章：时序预测工程化落地全流程篇（共15篇，累计275篇）

核心目标：解决“算法懂了，却不知道怎么落地”的核心痛点，覆盖从时序数据治理、模型开发、训练、部署、监控、迭代的全流程工程化能力，贴合工业界真实落地需求。

单元1：时序数据工程与数据治理（5篇）

  1. 时序预测工程化的核心逻辑：从算法原型到工业级落地，全链路挑战与解决方案

  2. 时序数据库选型与应用：InfluxDB、TimescaleDB、TDengine，核心特点与适用场景

  3. 时序数据管道建设：ETL、实时数据接入、数据清洗、特征计算，全流程自动化

  4. 时序特征平台建设：特征存储、特征服务、特征复用、特征血缘，工业级核心组件

  5. 时序数据治理：数据质量监控、元数据管理、合规管理，落地全规范

单元2：时序模型开发与训练工程（5篇）

  1. 时序预测模型的开发全流程规范：需求分析、数据准备、模型开发、测试、上线

  2. 时序模型的实验管理：MLflow、W&B，实验跟踪、版本管理、复现性保障

  3. 时序模型的分布式训练：PyTorch Distributed、DeepSpeed，大模型、长序列训练优化

  4. 时序模型的测试体系：功能测试、性能测试、鲁棒性测试、业务效果测试，全规范

  5. 时序模型的算力管理与优化：GPU/CPU资源调度、训练成本优化、推理算力规划

单元3：时序模型部署与MLOps（5篇）

  1. 时序模型部署的核心场景：云端批量预测、云端实时预测、边缘端预测，适用场景全解析

  2. 时序模型的部署优化：模型转换、量化、剪枝、蒸馏、推理加速，全方法解析

  3. 时序模型的服务化部署：Docker、K8s、FastAPI、Triton，全流程实现

  4. 时序模型的全链路监控：数据漂移、概念漂移、模型性能衰减、异常告警，全体系建设

  5. MLOps for Time Series：时序模型的自动化训练、部署、监控、迭代，全流程闭环

第十二篇章：时序预测前沿研究与未来趋势篇（共10篇，累计285篇）

核心目标：紧跟时序预测的前沿技术方向，拆解最新研究成果，预判未来发展趋势，提升对时序预测技术的全局认知，把握行业发展方向。 276. 世界模型与时序预测：物理世界时序建模，未来场景推演的核心技术全解析 277. 具身智能中的时序感知与预测：机器人环境交互、动作决策的时序建模，全解析 278. 神经符号时序预测：神经网络与符号逻辑的结合，提升可解释性与推理能力 279. 零样本/少样本时序预测的前沿突破：通用时序建模的核心进展与落地路径 280. 长时序预测的极限突破：超长序列建模、周期精准捕捉的最新技术全解析 281. AI for Science中的时序建模：生物、化学、物理、天文领域的时序预测前沿应用 282. 量子计算与时序预测：量子算法在时序建模中的应用、进展与未来潜力 283. 生成式时序预测的未来：从点预测到全场景生成，业务价值与技术演进 284. 时序大模型的演进路径：通用化、轻量化、多模态、可解释性，核心方向全解析 285. 通用人工智能（AGI）与时序预测的融合：时序感知、世界建模、未来推演的核心价值

第十三篇章：时序预测的伦理、合规与避坑指南篇（共10篇，累计295篇）

核心目标：覆盖时序预测的伦理合规要求、全流程避坑指南，解决落地过程中的合规风险、常见错误，提升模型的可靠性与业务适配性。

单元1：时序预测的伦理与合规（5篇）

  1. 时序数据的隐私保护合规：个人信息保护法、数据安全法，核心要求与落地规范

  2. 金融、医疗等敏感行业时序数据的合规要求与处理规范

  3. 时序预测模型的公平性：避免数据偏见、群体歧视，核心检测与优化方法

  4. 时序预测的可解释性：XAI for Time Series，模型决策逻辑解读，业务信任构建

  5. 时序预测的社会责任：避免过度依赖、决策风险、市场操纵，伦理边界全解析

单元2：时序预测全流程避坑指南（5篇）

  1. 时序预测最常见的10大数据泄露场景，识别与规避方法全解析

  2. 时序模型过拟合的核心原因与全流程解决方案，避坑指南

  3. 时序平稳性假设的误用：非平稳时序建模的常见错误与解决方法

  4. 时序预测评估指标的误用：MAPE、MAE等指标的适用边界与正确选择方法

  5. 时序预测业务落地的常见坑：需求拆解错误、业务与模型脱节、效果无法量化，全规避指南

第十四篇章：时序预测全栈实战项目篇（共5篇，累计300篇）

核心目标：通过全流程工业级实战项目，串联前面295篇的知识点，实现从理论到实践的闭环，每篇为一个完整的保姆级实战教程，覆盖主流行业与核心任务。 296. 实战项目1：零售门店销量预测——从数据处理、特征工程到模型上线全流程保姆级教程 297. 实战项目2：工业设备预测性维护——传感器时序异常检测与剩余寿命预测全流程实现 298. 实战项目3：城市交通流量时空序列预测——基于GNN+Transformer的全流程开发与部署 299. 实战项目4：金融股票价格概率预测——基于时序大模型的区间预测与风险评估全流程 300. 实战项目5：电网长时序负荷预测——基于PatchTST的多变量长序列预测工业级落地全教程