摘要
随着经济全球化和信息技术的快速发展，企业面临着increasinglyfierce的市场竞争。
准确预测市场需求，especiallyforproductswithseasonalcharacteristics，对于企业制定合理的生产计划、库存策略和营销策略至关重要。
然而，季节性产品的时间序列数据往往呈现出非平稳性，传统的单一预测模型难以捕捉其复杂的波动模式，导致预测精度不高。
为此，组合预测方法应运而生，其通过整合多种预测模型的优势，能够有效提高预测精度。
本文首先介绍了季节性产品时间序列的特点以及非平稳时间序列的概念，接着综述了国内外在面向季节性产品的非平稳时间序列组合预测领域的研究现状，包括时间序列分解方法、组合预测模型构建方法以及不同模型的应用情况。
此外，本文还分析了现有研究方法的优缺点，并展望了未来的研究方向，旨在为相关领域的研究者提供参考。
关键词：季节性产品；非平稳时间序列；组合预测；时间序列分解；机器学习
#1.1季节性产品季节性产品是指在特定季节或时期内需求量明显增长的产品，其需求量随季节的变化呈现出周期性的波动规律。
例如，夏季的冷饮、冬季的羽绒服、节假日的礼品等都属于季节性产品。
#1.2非平稳时间序列时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，反映了某个指标在不同时间点的观测值。
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