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（重定向自时间序列预测）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
时间序列预测  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Time Series Forecasting |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | TimeSerF |
| 功能亚类别 | 时序分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
时间序列预测是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息。时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 用途：用于预测发展趋势。任何需要预测未来基于时间的数据的场景都可以使用时间序列预测。 参数：选择时间变量和自变量，时间格式有年月日格式:yyyy-mm-dd, 和年月日时分秒格式:yyyy-mm-dd hh:mm:ss。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 时间序列聚类 |
| 下一节点 | 正弦曲线回归 |
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