引言：时间序列分析的现代挑战
时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色，包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展，开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对 AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS 六大主流库进行详细解析，并提供代码示例，帮助你根据实际需求选择最佳工具。
核心库技术解析与场景化实践
1. AutoTS：自动化时间序列预测
技术亮点：
- 全自动特征工程与模型遴选（支持50+模型自动优化），适合快速验证场景
- 智能集成学习（加权平均/堆叠法提升预测鲁棒性）
- 零代码可视化报告生成
# 航空乘客预测示例（自动生成EDA报告）
from autots import AutoTS, load_visualization
model = AutoTS(forecast_length=24, model_list="fast")
model.fit(df)
load_visualization(model) # 自动生成趋势分解/残差分析图
from autots import AutoTS
import pandas as pd
# 加载航空乘客数据集
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month')
model = AutoTS(forecast_length=12, frequency='M', ensemble='simple')
model.fit(df)
prediction = model.predict()
print(prediction)
工业案例：
某电网公司使用AutoTS实现变电站负载预测，3天内完成从数据清洗到模型部署的全流程，预测误差较传统方法降低18%。
2. Darts：多功能时间序列工具箱
核心优势：支持传统模型（如指数平滑）与深度学习模型（如LSTM），集成异常检测功能。
