Correlated Time Series Forecasting

상관 시간 시계열 예측은 여러 관련된 시간 시계열 데이터 간의 상호 의존성을 분석하여 특정 시점에서 미래 값을 예측하는 방법을 말합니다. 이 접근 방식은 다양한 시퀀스 간의 동적 상관 관계를 포착하여 예측의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 금융, 경제, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 널리 적용되며, 복잡한 시스템을 모델링하고 의사 결정을 지원하는 데 큰 가치를 가지고 있습니다.