摘要
時間序列預測分析是一種依據歷史資料的發展過程、方向和趨勢，進行類推或是延伸，藉此預測未來一段時間，在統計的領域中已經發展了很多時間序列的分析方法，像是季節性分析、自我相關性檢定、移動平均……等。在資料爆炸性增加的現代，其影響因子也隨著變多，原本多影響因子在傳統的統計模型是一大負擔，若加入了人工智慧的強大運算能力，可以在眾多的影響因子中隨著時間動態的萃取出重要因子，可以動態的建立模型，與傳統的統計模型有相輔相成的效果。
時間序列預測分析是一種依據歷史資料的發展過程、方向和趨勢，進行類推或是延伸，藉此預測未來一段時間，在統計的領域中已經發展了很多時間序列的分析方法，像是季節性分析、自我相關性檢定、移動平均……等。在資料爆炸性增加的現代，其影響因子也隨著變多，原本多影響因子在傳統的統計模型是一大負擔，若加入了人工智慧的強大運算能力，可以在眾多的影響因子中隨著時間動態的萃取出重要因子，可以動態的建立模型，與傳統的統計模型有相輔相成的效果。