请举例说明时序预测中单步预测的步骤，和多步预测的区别

当进行时序预测时，单步预测和多步预测有一些区别。下面我将为您分别举例说明。

单步预测的步骤如下：

1. 数据准备：将时间序列数据整理成适合模型输入的格式。通常将历史时刻的观测作为输入特征，将下一个时刻的观测作为目标变量。

2. 特征提取：根据具体问题，可以提取一些统计特征（如均值、方差等），或者使用滞后观测值作为特征。

3. 模型训练：选择适当的机器学习或深度学习模型，并使用历史数据进行训练。

4. 单步预测：使用经过训练的模型，对新的输入特征进行预测。预测结果即为下一个时刻的观测值。

多步预测的步骤如下：

1. 数据准备：同样将时间序列数据整理成适合模型输入的格式。但这次，需要将历史时刻的观测作为输入特征，将后续多个时刻的观测作为目标变量。

2. 特征提取：同样可以提取统计特征或滞后观测值作为特征。

3. 模型训练：同样选择适当的模型，并使用历史数据进行训练。不同的是，这次需要注意目标变量是多个时刻的观测值。

4. 多步预测：使用经过训练的模型，对新的输入特征进行预测。预测结果会得到多个未来时刻的观测值。

总结来说，单步预测是针对下一个时刻的观测进行预测，而多步预测则是同时预测未来多个时刻的观测。在多步预测中，需要调整数据准备和模型训练的步骤，以适应目标变量是多个时刻观测值的情况。