时间序列是特定时期内的一系列观察结果。 单变量时间序列由单个变量在一段时间内的周期性时间实例中获取的值组成，多变量时间序列由多个变量在一段时间内的相同周期性时间实例中获取的值组成。 我们所有人每天都会遇到的时间序列的最简单示例是一天、一周、一个月或一年的温度变化。
对时间数据的分析能够让我们了解变量如何随时间变化，或者它如何依赖于其他变量值的变化。 可以分析变量与其先前值和/或其他变量的这种关系以进行时间序列预测，并且在人工智能中有许多应用。
