时间序列预测的高级技术侧重于捕获复杂模式、处理高维数据，并在 ARIMA 或指数平滑等传统方法的基础上提高准确性。这些方法通常结合统计学严谨性与机器学习的灵活性，以应对季节性、噪声和非线性关系等挑战。以下是三个主要类别：基于机器学习的模型、深度学习架构以及混合方法。
基于特征工程的机器学习模型 当与工程特征结合时，梯度提升树（例如 XGBoost、LightGBM）或随机森林等机器学习技术可以胜过传统模型。例如，可以将滞后特征（时间序列的过去值）、滚动统计量（移动平均线）或基于时间的指标（星期几、节假日）明确添加到数据集中。这使得模型能够学习时间模式与外部因素之间的复杂交互。一个实际示例是使用 LightGBM 通过纳入滞后消耗值、温度数据和日历事件来预测能源需求。这些模型在处理间隔不规则的数据或纳入非时间协变量时特别有用，但它们需要仔细选择特征以避免过拟合。
深度学习架构 像长短期记忆（LSTM）网络或基于 Transformer 的架构等深度学习模型擅长捕获长期依赖关系和多尺度季节性。LSTM 逐步处理序列，并维护一个记忆单元以长期保留信息，使其在股票价格预测等任务中表现出色。Transformer 最初是为 NLP 设计的，使用自注意力机制来权衡不同时间步的重要性。例如，时间融合 Transformer (TFT) 将注意力与可解释的组件相结合，例如静态协变量（例如零售预测中的商店 ID）。卷积神经网络 (CNN) 也用于时间序列，例如 WaveNet 风格的扩张卷积，用于对原始传感器数据中的分层模式进行建模。这些模型通常需要大量数据集和显著的计算资源，但能有效处理高维输入。
混合和集成方法 结合多种技术可以利用它们各自的优势。一种常见的策略是使用 STL 分解等方法将时间序列分解为趋势、季节性和残差，然后分别对每个分量进行建模。例如，Facebook Prophet 使用加法模型处理季节性和节假日，而残差则使用 LSTM 进行预测。另一种方法是集成学习，将 ARIMA、LightGBM 和神经网络的预测结果进行平均或通过元模型进行堆叠。像 DeepAR 或 N-BEATS 这样的概率预测框架在生成点估计的同时生成预测区间，这对于供应链规划等风险敏感型应用至关重要。这些混合方法在可解释性和性能之间取得平衡，但在实现和维护方面增加了复杂性。
通过集成领域特定的特征工程、现代神经网络架构和集成策略，开发人员可以构建针对其数据独特特征量身定制的稳健预测系统。