滑动窗口时间序列预测代码

根据引用和引用中的内容，滑动窗口时间序列预测的代码可以分为以下几个步骤:

1. 定义滑动窗口函数：根据需要设置滑动窗口的大小和步长，可以使用batch实现单变量滑动窗口或window实现单变量滑动窗口。这个函数可以根据需求来选择是否使用重叠采样和偏移预测。

2. 切分数据集：使用滑动窗口函数将时间序列数据集切分成多个样本，每个样本包含滑动窗口大小的数据和对应的标签。可以参考引用中的SVR时间序列预测代码来实现。

3. 模型训练和参数设置：使用切分好的数据集进行模型训练，可以使用网格搜索和交叉验证来选择合适的模型参数。可以参考引用中的代码来进行模型参数的设置。

4. 模型保存和加载：可以将训练好的模型保存到文件中，方便之后的模型加载和预测。可以使用模型保存和加载的方法来实现，可以参考引用中的代码。

5. 模型预测：使用训练好的模型对未来的时间序列数据进行预测。可以使用已经加载的模型来进行预测，可以参考引用中的代码。

总结起来，滑动窗口时间序列预测的代码包括定义滑动窗口函数、切分数据集、模型训练和参数设置、模型保存和加载以及模型预测。根据具体的需求和使用的模型，可以适当调整代码的细节。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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: 50%"]
- *2* [SVR时间序列数据预测（数据+代码）](https://download.csdn.net/download/dian1pei2xiao3/11502007)[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: 50%"]
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