滑动窗口是将时序数据转为监督学习问题的基础方法：用过去n个时刻值预测未来1个或多个时刻值；如序列[100,120,110,130,140,135,150]取窗口大小3，得4个样本，每样本以连续3值为输入、后1值为标签；窗口大小需权衡模式学习与噪声干扰，宜结合周期性、自相关分析及验证集评估；多步预测可选多输出模型或递归滚动方式；预处理需注意缺失值填充、标准化及时间顺序划分。
滑动窗口是时间序列预测中最基础也最实用的建模策略，它把一维时序数据转换成监督学习问题，让回归模型（如线性回归、随机森林、LSTM）能直接使用。核心思想很简单：用过去 n 个时刻的观测值，预测未来第 1 个（或多个）时刻的值。
假设你有一组按天记录的销量数据：[100, 120, 110, 130, 140, 135, 150]，窗口大小设为 3：
这就是“滑动”——每次往前挪一个时间步，截取固定长度的历史片段作为特征，紧邻的下一个值作标签。注意：原始序列长度为 N，窗口大小为 w，最终得到 N − w 条训练样本。
窗口太小，模型学不到足够模式；太大，可能引入无关远期信息，还容易过拟合噪声。实际中建议从经验出发再微调：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
plot_acf）观察显著滞后阶数，窗口可略大于该阶数预测未来 3 天，有两种主流方式：
[y_t+1, y_t+2, y_t+3]。适合 LSTM、MLP 等天然支持向量输出的模型滑动窗口本身不解决数据质量问题，但会放大问题：
StandardScaler），尤其当特征含不同量纲（如温度+销量）时基本上就这些。滑动窗口不复杂但容易忽略细节，真正影响效果的往往不是模型多先进，而是窗口设计是否贴合业务节奏、数据是否对齐真实依赖关系。
以上就是Python构建时间序列预测系统的滑动窗口建模策略讲解【教学】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
895
收藏
取消收藏
