时间序列预测 | Matlab实现基于移动平均法的时间序列预测

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时间序列预测 | Matlab实现基于移动平均法的时间序列预测

所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。移动平均（Moving Average）作为时间序列中最基本的预测方法，计算虽简单却很实用。不仅可以用于预测，还有一些其他的重要作用，比如平滑序列波动，揭示时间序列的趋势特征。注意：移动平均用于预测场景时，尤其是多步预测，有个前提假设条件，序列相对平稳，没有趋势、季节性的情况。
移动平均就是用当前时刻前n期的观测值预测下一期的取值。根据计算平均数的方法划分，移动平均可分为简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均等。
简单移动平均法是最基本的移动平均方法。它通过在一定的时间窗口内取数据的平均值来进行预测。假设我们有一个时间序列数据集 X，时间窗口的大小为 n。在某个时间点 t.加权移动平均法引入了权重因子，使得