时间序列分析是概率统计学的一个重要组成部分，现在从经济到工程技术，为了得到时间序列分析预测，对时间序列分析、预测、比较都具有重要的理论意义和实际应用价值。选取两种有代表性的数据，利用Visual C＋＋实现了三种时间序列预测方法：移动平均法、指数平滑法和最小二乘法，并通过图表以及相关的误差分析，详细地比较了三种方法的特点和适用范围，从而既可以从直观上了解三种方法的共同点以及不同点，又可以从误差分析的数据中了解各种方法适合于分析预测哪种类型的数据。

由于影响数控机床刀架系统平均故障间隔时间的因素较多,采用单一的模型作预测无法充分提取已知数据中的隐含信息,导致预测困难。应用基于STL进行时间序列分解的组合模型预测算法,将原始故障数据分解为趋势项、季节项和随机项,应用指数平滑法和支持向量机回归分别对前两项数据进行预测,根据时序分解的加法模型将其结合,得到组合模型预测结果,并将组合模型与单一的预测模型进行对比分析。实例证明:组合模型预测优于单一模型预测。此方法应用于MTBF的预测,有助于工作人员针对故障发生时间点提前采取措施,同时为数控机床可靠性评估提供了新的研究方法。