时间序列预测的核心理念基于连续性原理。这一原理强调，客观世界的动态变化遵循着明确的规律性，即事物的发展通常按照其内在的固有规律进行，只要基本条件不变，其发展方向往往能延续到未来。
具体实践上，时间序列预测通过应用统计技术和方法，深入分析预测指标的时间序列数据，揭示其内在的演变模式。通过建立数学模型，我们能够将这些模式转化为对预测指标未来走势的定量预测。这种方法旨在提供一个科学的工具，帮助我们理解和预测未来可能发生的情况。[2]
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。