滑动窗口时间序列预测

滑动窗口方法在时间序列预测中是一种常见的技术。它可以根据指定的窗口宽度来框住时间序列数据，并计算窗口内的统计指标。滞后特征的添加被称为滑动窗口方法，在这种情况下窗口宽度为1，即每次只关注一个时间点和它之前的数据。这样可以通过观察窗口内的数据来预测下一个时间点的值。

滑动窗口方法可以分为批次实现和窗口实现两种方式。批次实现是指将整个时间序列划分为多个窗口，并在每个窗口内进行预测。窗口实现是指在整个时间序列上滑动一个固定大小的窗口，并在每个窗口内进行预测。

在单变量滑动窗口预测中，可以采用不同的采样方式和预测方式。无重叠采样是指每个窗口之间没有重叠，而有偏移预测是指用当前窗口的数据预测下一个窗口的数据。无重叠采样可以用于无偏移预测，即预测目标是下一个时间点的值。有重叠采样可以用于无偏移预测，但窗口之间会有一定的重叠。

在多变量滑动窗口预测中，可以考虑多个变量之间的关联关系，使用这些变量来预测目标变量。多变量滑动窗口预测可以更准确地捕捉时间序列中的各种影响因素。

总而言之，滑动窗口方法可以帮助我们在时间序列预测中使用窗口来观察和分析数据，并利用这些数据来进行预测。这种方法可以灵活地应用于不同的预测场景，提高预测的准确性和可靠性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时间序列预测基础教程系列(12)_训练集数据滚动窗口大小的设置(Python)](https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/article/details/85340483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [tf.keras 12: 单变量多变量滑动窗口处理时间序列预测数据](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/105928752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python时间序列–滑动窗口（三）](https://download.csdn.net/download/weixin_38502292/13742365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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