1. Авторегрессионные модели (AR)
Авторегрессионные модели используются для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе его предыдущих значений. Они предполагают, что будущие значения временного ряда зависят от его прошлых значений с определенным коэффициентом.

2. Скользящее среднее (MA)
Скользящее среднее используется для выявления трендов и сезонных колебаний во временном ряде. Он представляет собой среднее значение последовательных отрезков временного ряда и позволяет сгладить случайные колебания.

3. ARMA и ARIMA
ARMA (авторегрессионная скользящая средняя) и ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) модели объединяют в себе преимущества авторегрессионных и скользящих средних моделей. Они позволяют учитывать как прошлые значения временного ряда, так и случайные колебания.

4. Экспоненциальное сглаживание (ES)
Экспоненциальное сглаживание используется для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе его предыдущих значений с учетом весов, которые уменьшаются с увеличением удаленности от текущего момента.

5. Нейронные сети
Нейронные сети могут использоваться для анализа временных рядов, предсказывая будущие значения на основе прошлых значений и других входных данных. Они могут обнаруживать сложные зависимости в данных и показывать хорошие результаты в прогнозировании.

6. Методы кластеризации
Методы кластеризации могут использоваться для разделения временных рядов на группы с похожими характеристиками, что может помочь в выявлении закономерностей и трендов в данных.

7. Методы регрессии
Методы регрессии могут использоваться для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе других переменных, которые могут влиять на его поведение.

8. Методы анализа спектра
Методы анализа спектра используются для выявления периодических колебаний во временном ряде и могут помочь в определении сезонных факторов.

9. Методы декомпозиции
Методы декомпозиции разбивают временной ряд на тренд, сезонные колебания и случайную составляющую, что может помочь в понимании его структуры и трендов.

10. Методы машинного обучения с учителем
Методы машинного обучения с учителем, такие как случайный лес или градиентный бустинг, могут использоваться для прогнозирования будущих значений временного ряда на основе прошлых значений и других входных данных. Они могут показать хорошие результаты в прогнозировании сложных и нелинейных временных рядов.