The time series of meteodata in Stefan-Voda city are analyzed. Autocorrelation procedures are defined periodical components for all time series. The spectral analysis shows the peak on frequency fc=1/12 that corresponds to seasonal periodical component with 12 month period. Future behavior forecasting is carried out on exponential smoothing and ARIMA models time series. Prediction is calculated using the proposed approach that is based on multiplicative Simple seasonal, Winters and ARIMA models. The values of statistical parameters of residual series: RMSE, MAPE, MAE, MaxAPE, MaxAE BIC is optimal for simple seasonal and Winters models.

Este investigată structura seriilor temporale a datelor meteorologice în oraşul Ştefan Vodă. Funcţiile de autocorelare indica prezenţa componentelor periodice în serii. Funcţiile de densitate spectrală denotă un maximum ce corespunde frecvenţei fc=1/12. A fost efectuată prognoza bazată pe modelul de netezire exponenţială, modelul simplu sezonier şi modelul ARIMA. Pentru valorile optime ale caracteristicilor numerice ale unui număr de reziduuri: RMSE; MAPE; MAE; MaxAPE; MaxAE; BIC modele netezirea simplă sezonieră şi Winters sunt cele mai bune.