选择参数时间序列模型和非参数时间序列模型取决于数据的特征、您愿意做出的假设以及问题的目标。参数模型需要对数据的分布和结构进行预定义的假设，而非参数模型避免严格的假设，而是依赖于数据驱动的模式。该决定通常取决于诸如数据复杂度、可解释性需求和可用的计算资源等因素。
当数据与已知的统计假设一致时，**参数模型**（例如，ARIMA、SARIMA 或基于线性回归的方法）是理想选择。例如，ARIMA 假设平稳性（随时间推移的恒定均值和方差），并使用诸如自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 项之类的参数来对趋势建模。这些模型对于小型数据集有效、计算量小，并产生可解释的结果。例如，如果您要预测具有明显季节性模式的月度销售额，则 SARIMA 可以通过使用季节性差分和系数扩展 ARIMA 来显式地对季节性建模。但是，参数模型难以处理非线性关系或复杂的模式。如果您的数据具有不规则的峰值（例如，加密货币价格）或不规则的季节性，则强制使用参数结构可能会导致较差的性能。
当数据的基础模式不清楚或高度非线性时，**非参数模型**（例如，高斯过程、决策树或神经网络）表现出色。诸如随机森林或长短期记忆 (LSTM) 网络之类的方法可以适应复杂的交互，而无需显式公式。例如，LSTM 可以捕获序列中的长期依赖关系，从而使其可用于诸如能源需求预测之类的任务，其中天气、节假日和经济因素会以不可预测的方式相互作用。非参数方法通常需要较大的数据集以避免过度拟合，并且计算密集。一个缺点是可解释性降低：虽然高斯过程提供了不确定性估计，但它比 ARIMA 模型的系数更难解释。这些模型更适合于精度胜过透明度的场景，例如高频传感器数据中的异常检测。
在做出决定时，请考虑您的数据大小、可解释性要求和部署约束。如果您拥有的数据有限并且需要可解释性（例如，利益相关者希望了解驱动因素的业务规划），则参数模型是首选。对于大型、嘈杂的数据集，其中灵活性很重要（例如，实时股价预测），非参数方法可能会表现更好。此外，评估计算成本：每天重新训练神经网络在资源受限的环境中可能不切实际，而更新 ARIMA 模型则更简单。始终使用诸如 AIC（用于参数）或交叉验证误差（用于非参数）之类的指标进行验证，以客观地比较性能。