时间序列分析是一种统计方法，通过分析数据的时间顺序来研究数据序列的统计规律，从而对未来的数据值进行预测。在温度预测中，时间序列分析通过研究历史温度数据，揭示温度变化的规律性，进而预测未来的温度变化。宋学娜、王晓雨、孟玲清撰写的《时间序列分析在温度预测中的应用》一文，详细介绍了时间序列分析的相关概念、分类、建模过程以及如何在温度预测中应用这些知识。
时间序列的含义从统计学和数学两个角度进行了阐述。统计意义上的时间序列是将某个指标在不同时间点的数值按照时间顺序排列形成的序列，数学意义上的时间序列是指一系列时刻的随机过程观察值的集合。时间序列的分析不仅是为了认识世界，还用于预测和控制未来现象，对于社会经济现象的动态结构和发展变动规律的分析提供了可能。
时间序列分析中存在多种模型，主要分为平稳时间序列和非平稳时间序列。平稳时间序列包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）。非平稳时间序列则可能包括趋势项、循环项、季节项和随机项。这些组成部分帮助分析者理解时间序列的不同属性和影响因素。
建模是时间序列分析中非常重要的一个步骤。对于平稳时间序列，建模过程包括初步分析、模型建立和模型评价修改，最终确定模型。初步分析需要检验数据的平稳性、独立性和正态性。模型建立则通过模型结构的建立和模型参数的估计来完成，模型拟合检验是对模型的适用性进行评估。模型评价、修改与最终模型的确定涉及多种模型的比较与选优，常用的评价准则包括AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）。
对于非平稳时间序列，建模的过程则更为复杂，通常包括数据特性的初步分析、数据长期趋势的剔除、以及多模型比较方法建模。典型分解方法和差分法是两种常用的剔除长期趋势的方法。最终，使用AIC/BIC准则进行模型比较和选优，结合模型识别和参数估计来完成建模。
在《时间序列分析在温度预测中的应用》一文中，作者们通过建立数据文件，画出数据原始图和自相关函数图、偏相关函数图、正泰概率图等，来分析和评价时间序列的特性，并采用Box-Jenkins方法进行建模、模型参数估计和检验，最后进行预测。这一过程体现了时间序列分析在温度预测中的重要性，通过这种方法，可以更准确地理解和预测温度变化规律，为农业、工业和日常生活等领域提供重要的参考。
