自回归（AR）通过历史数据预测当前值，是时间序列分析的基础方法。

数学表达

$$y_t = \alpha + \sum_{i=1}^{p} \beta_i y_{t-i} + \epsilon_t$$

应用场景

• 股票价格预测
• 气象数据预测
• 销售量预测

深度学习扩展

AR-Net、Transformer 等模型结合神经网络，更好地捕捉长期依赖关系。