灰色预测GM(1,1)系统
用于基于少量时间序列数据建立 GM(1,1) 灰色预测模型，适合信息有限、样本较少且变化趋势较平稳的指标预测，可辅助查看拟合结果与未来趋势。
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多模型-时间序列预测系统
集成多种时间序列预测方法，用于比较不同模型的拟合与预测表现，适合趋势预测、需求预测和连续指标分析。
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多模型-分位数回归与区间预测系统
集成分位数回归与区间预测方法，用于分析不同条件分位上的变量关系并估计预测区间，适合存在异方差或不确定性的预测任务。
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ARIMA-自回归差分移动平均模型
用于建立 ARIMA 时间序列模型，通过自回归、差分和移动平均结构刻画序列变化，适合具有趋势或自相关特征的单变量预测。
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ETS-指数平滑
用于使用指数平滑（ETS）方法分解并预测时间序列中的误差、趋势和季节成分。
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GARCH-广义自回归条件异方差
用于建立 GARCH 类模型分析波动聚集和条件异方差，适合金融收益率及其他波动随时间变化的序列。
Kalman-卡尔曼滤波
用于使用卡尔曼滤波进行动态状态估计、信号平滑和时序预测，适合含噪声的动态系统数据。
Prophet-Prophet时间序列
用于使用 Prophet 建立包含趋势、季节性和节假日效应的时间序列预测模型。
STL_SSA-STL和SSA分解
用于 STL 季节趋势分解与 SSA 奇异谱分析，帮助提取时间序列的趋势、季节和噪声成分。
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