代码原理
基于回归分析的时序预测是一种常见的方法，用于预测时间序列数据中的未来值。在单输入输出的情况下，我们可以使用历史观测值作为自变量来建立回归模型，然后使用该模型对未来观测值进行预测。
以下是一种基于回归分析的时序预测方法的一般步骤：
1. 数据准备：收集和整理时间序列数据，包括观测值和时间点。
2. 特征提取：根据时间序列数据，提取自变量特征，可以包括滞后观测值、移动平均、趋势特征等。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余数据作为测试集用于评估模型性能。
4. 回归模型建立：选择合适的回归模型，如线性回归、多项式回归等，根据训练集数据建立回归模型。
5. 模型训练：使用训练集数据对回归模型进行参数估计或优化。
6. 模型评估：使用测试集数据对回归模型进行评估，可以计算预测误差、均方根误差等指标。
7. 预测：使用已训练的回归模型对未来观测值进行预测。
需要注意的是，回归分析基于假设和模型的前提，模型的准确性和预测能力取决于数据的质量、特征提取的合理性以及模型的选择和训练。在实际应用中，还可以使用其他更复杂的时序预测方法，例如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。