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一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科学研究和实际应用的众多领域，时间序列数据无处不在。从经济领域的股票价格波动、汇率变化，到气象领域的气温、降水记录，再到生物医学领域的生理信号监测，时间序列分析扮演着至关重要的角色。传统的线性时间序列分析方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）以及自回归移动平均（ARIMA）等模型，在处理具有线性关系的数据时表现出色，其理论体系相对成熟，计算方法也较为简便。然而，随着对现实世界中复杂现象认识的加深，人们发现许多实际的时间序列数据呈现出明显的非线性特征。例如，股票市场的价格走势并非简单地按照线性规律变化，它受到众多因素的综合影响，包括宏观经济政策、公司业绩
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