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时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。

最近来自德国的几位学者在arxiv上发表了一篇有意思的对比综述文章，其用GBRT与最近各大顶会发表的新颖模型进行对比，并公布了其代码和结果。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.02118

论文源码：https://github.com/Daniela-Shereen/GBRT-for-TSF

时间序列预测问题分为两类：

（1）单变量时间序列预测问题，数据只有一个通道，预测值仅由目标通道向量序列组成；（2）多变量时间序列预测问题，其中预测器由向量对序列（x，y）组成，但任务是仅预测单个目标通道。

ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动&#x