时序预测模型（time series prediction model），工学-控制科学与工程-过程控制-过程建模方法-时序预测模型，根据时间序列所反映出来的过程的进展、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测过程下一段时间可能达到的水平的方法。时间序列是将某种统计指标的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。1927年，英国统计学家G.U.尤尔（George Udny Yule）为了预测市场变化的规律，提出的AR模型（autoregressive model;自回归模型），标志着时间序列分析方法的诞生。1931年，英国统计学家G.T.沃克（Gilbert Thomas Walker）在AR模型的启发下，建立了MA模型（moving average model;移动平均模型）和ARMA模型（autoregressive and moving average model;自回归移动平均模型）。