VAR-向量自回归（VAR）
用于建立向量自回归（VAR）模型，分析多个时间序列之间的动态影响、滞后关系和联合预测。
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VECM-协整向量误差修正（VECM）
用于建立向量误差修正模型（VECM），分析存在协整关系的多变量时间序列的短期波动与长期均衡。
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DGM-离散灰色模型
用于建立离散灰色模型，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
GM(1,N)-灰色预测
用于建立灰色预测，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
GM(2,1)-灰色预测
用于建立灰色预测，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
GreyMarkov-灰色 Markov 修正
用于建立灰色 Markov 修正，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
NDGM-非齐次离散灰色
用于建立非齐次离散灰色，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Verhulst-灰色 Verhulst
用于建立灰色 Verhulst，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Autoformer-Autoformer
用于使用Autoformer建立深度学习时间序列模型，学习复杂的时序依赖并进行预测，适合样本量相对充足的连续序列；训练效果受数据规模、特征和参数影响。
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