木材供需预测模型有哪些？

时间序列模型，回归模型，贝叶斯网络模型，人工神经网络模型，时间序列回归模型。

1.时间序列模型:基于历史数据的趋势分析和季节变化，通过建立时间序列模型来预测未来木材的供需情况。

2.回归模型:通过分析木材供需的各种影响因素，如经济增长、建筑需求、国际贸易等。，结合历史数据建立回归模型，预测未来的供需情况。

3.贝叶斯网络模型:该模型可以考虑多种因素的交互作用，通过对各种变量之间的关系进行建模来预测未来的供求关系。

4.人工神经网络模型:该模型通过对大量历史数据进行训练，建立一个可以模拟人体神经系统的模型，从而预测未来的木材供需情况。

5.时间序列回归模型:该模型是时间序列模型和回归模型的结合，考虑了时间序列的趋势性和季节性，以及各种外部因素的影响，从而更准确地预测未来的供求状况。