短期预测和长期预测的主要区别在于它们的时间范围、数据要求和用例。 短期预测通常涵盖从几个小时到几周的时间段，侧重于即时运营决策。 例如，预测未来 24 小时的服务器负载或预测零售店的每日销售额。 另一方面，长期预测解决的是几个月到几年的时间段，通常支持战略规划，例如未来财政年度的产能扩张或预算分配。 主要区别在于数据的粒度和影响预测的因素——短期模型优先考虑近期趋势和周期性模式，而长期模型则纳入更广泛的经济、人口或环境趋势。
从技术角度来看，短期预测通常依赖于高频率、细粒度的数据。 例如，预测每小时温度的天气应用程序可能会使用 ARIMA 等自回归模型，这些模型擅长捕捉即时趋势和季节性。 这些模型需要频繁更新才能保持准确，因为输入数据的微小变化（例如，网站上突然出现的流量高峰）会显着影响结果。 然而，长期预测使用聚合或低频率数据（例如，每月销售额），并且可能使用回归或神经网络等机器学习技术来解释变量之间复杂的相互作用。 例如，一家公司计划在五年内进行基础设施投资，可能会结合历史销售数据、市场增长预测和宏观经济指标来构建其模型。
两种方法面临的挑战也不同。 短期模型必须处理噪声和快速波动，通常需要实时处理和轻量级算法来最大限度地减少延迟。 一个常见的陷阱是过度拟合临时异常，例如一天的中断导致服务器负载预测出现偏差。 长期预测面临来自难以量化的外部因素（例如，监管变化或技术中断）的不确定性。 开发人员可以通过构建概率模型或基于情景的模拟来解决此问题。 例如，一家可再生能源供应商预测未来十年的需求可能会创建多个情景，以考虑政策变化或电池技术的进步。 混合方法（例如使用短期预测来迭代调整长期模型）通常是弥合这些差距的实用解决方案。