NeuralProphet之所以精准，主要归因于以下两个关键创新点：Global model：多时序数据适应性：NeuralProphet的Global model允许一个模型同时适应多个时序数据。这一特性使得NeuralProphet在处理具有相似模式但具体数值不同的多个时间序列时表现出色，例如预测未来不同型号的iPhone销量。解决冷启动问题：对于新加入的时间序列，由于Global model已经学习了其他相关时间序列的特征，因此能够更快地适应并给出较为准确的预测，从而解决了冷启动问题。AR功能：提高预测精度：NeuralProphet引入的AR部分利用过去的数据来预测未来，形成了一种基准线。这种机制有助于减少过拟合，使得预测结果更加稳定。弥补Prophet长期预测不足：原始的Prophet模型在长期预测中可能会因为趋势项的分段拟合而导致预测不稳定。而NeuralProphet通过引入AR功能，显著提高了长期预测的精度。综上所述，NeuralProphet凭借其创新的Global model和AR功能，在时间序列预测中表现出了极高的准确性，成为了一个稳健且强大的预测工具。