对于数学建模中的时间序列预测方法，一元线性回归法是常见且高效的选择。比如在预测某服装厂未来产量时，可以通过对过去几年的数据进行回归，预测未来的趋势。这种方法适合用来等差数列数据，尤其是在数据呈现出对称形态时，效果更为。你可以通过算法实现快速计算，也能在更复杂的模型中作为基础。

需要注意的是，在进行线性回归时，要确保数据符合线性关系，否则模型的预测效果不太准确。如果你是刚入门的朋友，建议先掌握线性回归，再逐步尝试其他更复杂的时间序列方法。

，线性回归法不仅操作简单，而且预测结果往往比较直观，适合做初步的趋势预测。如果你想进一步提高准确度，可以尝试结合更多的模型，比如MATLAB或者SAS中的高级时间序列工具。