Previsão de séries temporais é uma técnica para a previsão de eventos através de uma sequência de tempo. A técnica é utilizada em muitos campos de estudo, desde a geologia ao comportamento e à economia. As técnicas prevêem eventos futuros através da análise das tendências do passado, na suposição de que as tendências futuras serão semelhantes às tendências históricas.
A previsão de séries temporais é realizada em uma variedade de aplicações, incluindo:
- Previsão do tempo
- Previsão do terremoto
- Astronomia
- Estatistica
- Finanças matemáticas
- Econometria
- Reconhecimento de padrões
- Processamento de sinais
- Engenharia de controle
Previsão de séries temporais é por vezes apenas a análise de especialistas que estudam uma área e oferecem as suas previsões. Em muitas aplicações modernas, entretanto, a previsão de séries temporais usa tecnologias computacionais, incluindo:
- Aprendizagem de máquinas
- Redes neurais artificiais
- Máquinas vetoriais de suporte
- Lógica difusa
- Processos gaussianos
- Modelos Markov ocultos
Previsão de séries temporais começa com uma série cronológica histórica. Os analistas examinam os dados históricos e verificam quatro padrões de decomposição temporal, tais como tendências, padrões sazonais, padrões cíclicos e regularidade. Muitas áreas dentro das organizações incluindo marketing, finanças e vendas usam alguma forma de previsão de séries cronológicas para avaliar os custos técnicos prováveis e a demanda dos consumidores.