预测方法可以分为定量预测和定性预测两大类。以下是常见的预测方法：
定量预测
时间序列分析
简单移动平均
加权移动平均
指数平滑法
ARIMA模型
回归分析
机器学习
支持向量机（SVM）
神经网络
决策树
随机森林
深度学习模型
统计方法
回归分析
线性回归
逻辑回归
泊松回归
定性预测
德尔菲法
通过多轮匿名问卷调查专家意见，达成共识。
焦点小组
通过小组讨论收集对某一问题的看法和预测。
情景分析
构建不同的未来情景，分析其可能性和影响。
市场调研法
通过调查消费者对未来的意见或意向。
专家调查法
收集专家意见进行预测。
其他方法
模拟方法
通过建立模型来研究原型的形态、特点和规律性。
因果联系法
回归分析
经济模型
投入产出模型
预测准确度的影响因素
预测环境的多变性
预测者的滞后性
预测资料的准确性
预测方法的适宜性
提高预测准确性的措施
全方位、多角度审视预测课题
提高数据资料的准确性
提高预测人员的水平
选择合适的预测方法需要考虑预测对象的特点、预测目的和要求、资料状况、预测费用与效益的比较等因素。
如果您需要更详细的解释或对特定预测方法感兴趣，请告诉我，我会提供进一步的信息