基于贝叶斯网络的时间序列预测：原理、方法与应用探究.docx

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2025-10-22 发布于上海
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基于贝叶斯网络的时间序列预测：原理、方法与应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆发式增长，时间序列数据作为一种按时间顺序排列的观测值序列，广泛存在于金融、气象、医疗、工业生产等众多领域。时间序列预测旨在根据历史数据的模式和规律，对未来的数值进行估计，其在各领域的决策制定中发挥着举足轻重的作用。在金融领域，准确预测股票价格走势、汇率波动等，能帮助投资者把握投资时机，优化投资组合，降低风险并实现收益最大化；气象领域中，对气温、降水、风速等气象要素的精准预测，有助于提前做好灾害预警，保障人民生命财产安全，合理安排农业生产、交通出行等活动；在工业生产中，对设备运行状态的