用python移动平均法于预测时间序列数据

可以使用pandas中的rolling函数来实现移动平均法，先定义窗口大小，然后计算每个窗口内的平均值作为预测值。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义时间序列数据
data = [0.9, 1.2, 1.8, 2.4, 2.5, 2.7, 3.1, 3.6, 3.9]

# 定义窗口大小
window_size = 3

# 计算移动平均值
rolling_mean = pd.Series(data).rolling(window=window_size).mean()

# 输出预测结果
print(rolling_mean)

这段代码会输出以下结果：

0         NaN
1         NaN
2    1.300000
3    1.800000
4    2.233333
5    2.533333
6    2.766667
7    3.133333
8    3.533333
dtype: float64

其中，前两个值为NaN是因为窗口大小不足，无法计算移动平均值。从第三个值开始，每个值表示该位置前窗口大小个数内数据的平均值，即为预测值。

相关问题

移动平均法时间序列预测python

移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，在Python中可以使用简单移动平均(SMA)、指数移动平均(EMA)和加权移动平均(WMA)等方法进行计算。可以根据需求选择不同的移动平均方法来进行预测。

在Python中实现移动平均(SMA、EMA、WMA)股票价格时间序列预测，可以参考经济数据预测相关的Python库和工具，比如pandas、numpy等。这些库和工具提供了方便的函数和方法来计算移动平均。

对于简单移动平均(SMA)，可以使用pandas库中的rolling函数来进行计算。首先需要创建一个滑动窗口，并使用mean方法计算窗口内观测值的平均值。这样可以得到每个时刻的移动平均值。接下来，可以使用得到的移动平均值来进行时间序列的预测。

对于指数移动平均(EMA)，可以使用pandas库中的ewm函数来进行计算。ewm函数使用指数加权平均的方法计算移动平均值，可以更好地适应时间序列的变化。通过调整指数权重和时间窗口大小，可以得到不同的预测结果。

对于加权移动平均(WMA)，可以使用numpy库中的average函数来进行计算。average函数可以根据给定的权重数组，计算观测值的加权平均值。可以根据需要自定义权重数组，从而得到不同的预测结果。

总之，通过使用Python中的相关库和工具，可以方便地实现移动平均法进行时间序列预测。具体的实现方法和代码可以参考相关的文档和教程，以适应不同的预测需求和数据特点。

python 移动平均法

移动平均法是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并预测未来的趋势。在Python中，可以使用移动平均方法来计算数据的平均值。

移动平均法有两种形式：居中移动平均和截尾移动平均。居中移动平均是指在给定的窗口大小内，将数据平均分布在窗口的中心。而截尾移动平均则是将数据平均分布在窗口的末尾。 for i in range(window)]
test = [X[i for i in range(window, len(X))]
predictions = []

# 预测模型
for t in range(len(test)):
length = len(history)
yhat = np.mean([history[i for i in range(length - window, length)])
predictions.append(yhat)
history.append(test[t])
print('predicted=%f, expected=%f' % (yhat, test[t]))

# 计算均方误差
error = mean_squared_error(test, predictions)
print('Test MSE: %f' % error)

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(15, 7))
plt.plot(test)
plt.plot(predictions, 'r')
plt.show()

以上代码将根据历史数据预测未来的观测值，并计算预测误差。最后，将绘制原始数据和预测结果的图表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [【时间序列】时序分析之移动平均-python实战](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/119495438)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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