时间序列分析中的集成方法结合多个模型或预测结果，以提高预测准确性和鲁棒性。与单一模型方法不同，集成方法利用不同算法或数据子集的优势来弥补个体弱点。这在时间序列中尤为重要，因为数据通常包含复杂模式（趋势、季节性、噪声），任何单一模型都无法完全捕捉。通过汇总输出，集成方法降低了依赖单一错误预测的风险，使其成为实际应用的实用选择。
常见的集成技术包括平均法、Bagging、Boosting 和 Stacking。例如，一种简单的方法是平均来自 ARIMA（用于线性趋势）、指数平滑（用于季节性）和像 XGBoost 这样的机器学习模型（用于非线性模式）的预测结果。Bagging（Bootstrap Aggregating）通过使用分块 Bootstrap 对时间序列进行重采样（保留时间顺序）来创建多个训练集，并对这些子集的结果进行聚合。Stacking 训练一个元模型（例如线性回归）来组合基础模型的预测。一个具体的例子是 Facebook 的 Prophet，它使用一个加性模型，但可以通过集成组件来处理异常值或突然的变化。
实施集成方法时，开发者应考虑计算成本、模型多样性和验证策略。例如，组合太多相似的模型（例如多个 ARIMA 变体）可能不会提高性能。相反，将参数模型与非参数模型（如神经网络）混合通常会产生更好的结果。交叉验证必须尊重时间顺序——使用扩展窗口分割等技术——以避免数据泄露。诸如 statsmodels、scikit-learn 和 tslearn 等库提供了简化实施的工具。虽然集成方法增加了复杂性，但其处理不确定性和复杂依赖关系的能力使其成为时间序列预测的实用工具。