写一篇关于时间序列模型的研究理论基础

时间序列模型是一种用于预测未来的数据变化趋势的统计学技术。它主要用于分析随时间变化的序列数据，例如价格、气压、温度等。时间序列模型也可以用来预测将来会出现什么样的变化，并为决策者和公司带来良好的决策依据。 在进行时间序列预测之前，必须要先对该数据进行特征工程处理，使其更易于进行后期处理。特征工程包含正态化、归一化、去噪声、无量纲处理、对异常数据进行去除或修正、通过时间戳截断相关信号（特征工程是根据实际情况考虑采用不同方法进行处理）。然后通过不同的回归方法对该数据集中的所有特征因子使用回归方法来建立一个函数来估计将来情况会怎样。 在使用时间序列方法之前，必须要先考虑数学上所引入的“均衡”和“平凡性”原理——即必须对误差成分作出正式定义并求出所引入原理所定义误差部分大小——然后使用相应的半平凡成分作为一个新特征加以考虑。最后通过相似性/异常性/正性/幂尾都般尾都般(power-law) 测试仔细考量所有情况 —— 如 ARIMA 等 —— 合适地将所有信号相互关联地真实呈现出来即可 。