估计一年半和一年半数据的每周ATM现金需求的时间序列以外的替代方法

可以通过以下几种方式进行：

机器学习方法：利用机器学习算法对历史数据进行训练，建立预测模型来预测未来的ATM现金需求。常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。通过对历史数据的特征提取和模型训练，可以得到较为准确的预测结果。
时间序列分析方法：除了使用历史时间序列数据进行预测外，还可以利用时间序列分析方法来预测未来的ATM现金需求。常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。这些方法可以捕捉到时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征，从而进行准确的预测。
基于规则的方法：根据业务经验和规则，制定一些规则来预测未来的ATM现金需求。例如，根据特定日期（如节假日）、特定地区（如旅游景点）等因素，预测ATM现金需求的增减情况。这种方法虽然简单，但在某些特定场景下可能会有较好的效果。
基于人工智能的方法：利用深度学习等人工智能技术，对ATM现金需求进行预测。通过构建神经网络模型，可以对大量的历史数据进行学习和训练，从而得到更加准确的预测结果。这种方法需要大量的数据和计算资源，但可以提供更高的预测准确度。

对于以上提到的方法，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，可以帮助开发者进行数据分析和预测建模。例如，腾讯云提供的人工智能服务包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云时间序列数据库TSDB（https://cloud.tencent.com/product/tsdb）等。这些产品和服务可以帮助开发者快速构建和部署预测模型，提高预测准确度和效率。