移动最小二乘法代理模型

移动最小二乘法代理模型（Moving Average Least Squares, MALSS）是移动最小二乘法的一种变体，它在移动窗口内使用一个代理模型来近似原始模型，从而降低了计算复杂度。

MALSS的原理可以概括为：

1. 给定一个时间序列，我们假设它可以表示为一个线性模型：y(t) = a1*x(t-1) + a2*x(t-2) + ... + an*x(t-n) + b，其中y(t)是我们要预测的值，x(t-1)到x(t-n)是已知的过去值，a1到an和b是待求的系数。

2. 选择一个代理模型，它可以近似原始模型，但计算复杂度更低。一个常用的代理模型是移动平均模型，它将移动窗口内的数据取平均作为代表值。

3. 在移动窗口内，用代理模型拟合数据，计算模型的系数。

4. 计算预测值y(t)，它等于a1*x(t-1) + a2*x(t-2) + ... + an*x(t-n) + b。

5. 移动窗口，将观测值的时间向前移动一步，重新估计系数，计算下一个预测值。

6. 重复步骤4和5，直到预测所有未来的值。

MALSS的优点是它可以利用代理模型降低计算复杂度，提高预测效率。但它也有一些缺点，比如代理模型可能无法完全近似原始模型，导致预测误差增加。