时间序列模型通过适应新信息并更新其假设来处理概念漂移——即数据模式随时间变化。由于季节性变化、趋势演变或外部事件（例如经济变化），概念漂移在时间序列数据中很常见。为了解决这个问题，模型使用在线学习、漂移检测和定期再训练等技术。目标是在不从头开始进行全面再训练的情况下保持准确性，因为全面再训练的计算成本可能很高。
一种方法是在线学习，模型在新数据到达时逐步更新其参数。例如，Holt-Winters 等指数平滑模型每次添加新数据时，通过调整平滑因子来自动赋予最新观测值更高的权重。类似地，ARIMA 模型可以定期使用最近数据的滑动窗口进行重新拟合，以捕捉新兴趋势。神经网络中的随机梯度下降 (SGD) 等在线算法也允许 LSTM 等模型逐步调整权重。这确保了模型在不存储所有历史数据的情况下保持相关性，使其对于实时应用来说是高效的。
另一种策略涉及漂移检测机制，当模型性能下降时触发模型更新。ADaptive WINdowing (ADWIN) 算法或 Page-Hinkley 测试等工具会随时间监控预测误差。例如，如果模型的均方误差 (MSE) 在连续多个周期内超过某个阈值，开发人员可能会使用最近的数据窗口对模型进行再训练。River 或 scikit-multiflow 等平台提供了实现这些检查的库。例如，零售需求预测系统可以使用 ADWIN 来检测销售模式的突然变化（例如，在疫情期间），并切换到使用冲击后数据训练的模型。
最后，集成方法结合了在不同时间段训练的多个模型来处理不确定性。加权集成可以结合长期趋势模型和短期响应模型，根据最近的准确性动态调整它们的影响。例如，预测电力需求的模型可以使用滑动窗口集成，随着添加使用最近数据训练的新模型，旧模型会被逐步淘汰。此外，差分（去除趋势）或自适应归一化（根据最近的统计数据缩放数据）等预处理步骤可以降低对漂移的敏感性。这些方法平衡了稳定性和适应性，确保了对数据中逐渐或突然变化的鲁棒性。