本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。

时间序列是一种标准的分析方法，但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术，来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的，但是使用现有的工具，您有更好的机会预测时间，或者更准确地说是可以预测时间序列样本中的事件是否会继续影响决策趋势。

国外日前发布的《2011视频监控市场预测》报告涵盖了视频监控市场业务、技术及发展趋势，主要内容包括财务预测分析、视频监控市场的投资/回报率情况、2010年VMS/ NVR/新品发布情况、视频监控标准

[玩快Win7]解决Windows7不能玩CF的方法

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