时间序列预测算法

资 源 简 介

时间序列预测算法

详 情 说 明

时间序列预测是通过分析历史数据的趋势和模式来预测未来值的方法。其中简单移动平均（SMA）是最基础的预测算法之一。

简单移动平均的核心思想是通过计算过去若干期数据的平均值来预测下一期的值。这种方法能有效平滑时间序列中的短期波动，突出长期趋势。例如我们设定窗口期为3时，就是用最近3期的平均值作为下一期的预测值。

在实际应用中，移动平均窗口大小的选择很关键。较大的窗口会使预测曲线更平滑但对突变反应迟钝，较小窗口则相反。通常需要通过交叉验证来确定最优窗口参数。

这种算法虽然简单，但为更复杂的ARIMA、LSTM等预测模型奠定了基础。它适合数据波动不大且不需要捕捉复杂模式的场景，如初步趋势分析或基线模型构建。移动平均计算过程无需复杂参数训练，实现成本低且易于解释。