时间序列分析是统计学和计量经济学中的一个重要研究领域，主要关注按时间顺序排列的数据的建模、预测和分析方法。随着大数据和物联网技术的快速发展，时间序列数据在金融、气象、医疗、工业等领域的应用日益广泛，相关研究也受到学术界和工业界的持续关注。传统的时间序列分析方法包括自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)以及它们的组合形式(ARMA、ARIMA)等线性模型。近年来，随着机器学习和深度学习技术的进步，诸如长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Transformer等非线性模型在时间序列预测中展现出优越性能。同时，多变量时间序列分析、异常检测、因果关系推断等研究方向也取得了显著进展。本论文将系统性地回顾时间序列分析的主要方法，比较传统统计模型与新兴机器学习模型的优缺点，并通过实证研究验证不同方法在特定应用场景下的表现。研究结果将为时间序列分析的理论发展和实际应用提供有价值的参考。
