术语结论
时间序列（Time Series）
按时间先后顺序排列的一组监测数据点，是监测系统最基本的数据形态；时间序列分析包括趋势识别、周期提取、异常检测与预测。监测数据的时间戳、采样间隔与连续性是时间序列分析的前提条件，缺测与时间戳错乱会破坏序列完整性导致分析失真。常用方法有滑动平均、差分与自回归模型。
解释与关联
常见应用
- 水位长期趋势分析
- 温度日变化周期提取
常见问题
时间序列分析需要什么前提
等间隔采样、时间戳准确、缺测标注；不等间隔需重采样后再分析。
监测数据怎么预测趋势
用ARIMA或指数平滑模型拟合历史序列外推；需注意结构性变化使模型失效。
内容边界与下一步
时间序列属「数据处理」范畴，具体型号、量程与适用条件以 xmsiyb.com 正式技术资料为准；本词条仅作概念与技术路线说明。
