在时间序列模型的评估中，我们通常使用连续的误差度量，如均方误差 (MSE)，平均绝对误差 (MAE) 或平均绝对百分比误差 (MAPE)。这些度量可以捕获预测值与实际值之间的差距。然而，准确率 (Accuracy) 是一个分类任务的度量，通常用于衡量分类模型（如逻辑回归，决策树等）的性能，而不是用于评估连续的预测误差，因此在时间序列模型评估中通常不会使用。

正确答案是D: 准确率 (Accuracy)。

专业分析如下：

在时间序列分析中，评估模型预测性能的指标通常是用来衡量预测值与实际值之间的误差。常用的误差度量指标包括：

1. **均方误差 (MSE)**：计算预测值与实际值之间的平方误差的平均值。MSE对较大的误差更加敏感，因为误差被平方了。

2. **平均绝对误差 (MAE)**：计算预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。MAE对每个误差的权重是相同的。

3. **平均绝对百分比误差 (MAPE)**：计算预测值与实际值之间的绝对百分比误差的平均值。MAPE将误差标准化，使得不同尺度的数据可以比较。

而**准确率 (Accuracy)**，通常用于分类问题，表示预测正确的样本数占总样本数的比例。在时间序列预测问题中，我们关注的是数值预测的准确性，而不是分类的准确性，因此准确率不适合作为衡量时间序列预测误差的指标。

因此，D: 准确率 (Accuracy) 不能用来衡量时间序列预测误差。