时间序列分析是统计学的分支，研究有序数据，广泛应用于金融、经济、生态学等领域。传统验证方法如K折交叉验证不适用，需采用Rolling Forecast Origin和Expanding Window等策略。时间序列分解包括趋势、季节性和不规则成分，常用方法有差分、对数变换等。特征工程涉及滞后特征、滚动窗口统计等。建模方法包括指数平滑、ARIMA、Prophet等。进阶模型如梯度提升、RNN、N-BEATS和TFT表现优异。Dickey-Fuller和KPSS测试增强结果可靠性。