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移動平均法：通過計算一定時間段內的數據平均值來預測未來數據的走勢。
指數平滑法：通過對歷史數據進行加權平均來預測未來數據的走勢，具有較好的預測效果。
自回歸移動平均模型（ARIMA）：一種統計模型，能夠捕捉時間序列數據中的趨勢和季節性，用于預測未來數據。
神經網絡模型：利用神經網絡算法對時間序列數據進行學習和預測，具有較強的適應性和泛化能力。
隨機森林模型：基于決策樹的集成學習方法，能夠處理非線性關系和復雜的時間序列數據。
LSTM模型：一種長短期記憶神經網絡模型，能夠捕捉長期依賴關系，適用于時間序列數據的預測。
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