机器学习实现的蓬勃发展，引起了不同行业的兴趣，将其用于时间序列问题的分类和预测。
在探索时间序列的机器学习方法之前，最好确保您尝试过经典和统计时间序列预测方法，这些方法在广泛的问题上仍然表现良好，前提是数据准备充分且方法良好配置。 在本文中，它列出了 MATLAB 中可用的一些经典时间序列技术，您可以在探索机器学习方法之前先尝试它们来解决您的预测问题。 它为您提供了每种方法的提示，以使您可以从一个有效的代码示例入手，并在哪里可以找到有关该方法的更多信息。
概述： 本文演示了 11 种不同的经典时间序列预测方法，它们分别是1）自回归（AR） 2）移动平均线3) 自回归移动平均线4) 自回归综合移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归综合移动平均 (SARIMA) 6) 带外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) 8）具有ARIMA误差的回归模型9) 向量自回归
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