滑动平均模型是一种用于时间序列分析和预测的统计方法。它通过计算数据序列中一定窗口范围内的平均值来平滑数据波动，从而减少随机噪声的影响，突出数据的长期趋势。滑动平均模型的核心思想是用过去一段时间内的数据平均值作为当前或未来时刻的预测值。常见的滑动平均模型包括简单滑动平均（SMA）、加权滑动平均（WMA）和指数滑动平均（EMA）。这些模型在金融分析、信号处理、气象预测等领域有广泛应用。滑动平均模型的窗口大小选择对结果影响较大，较小的窗口对数据变化更敏感，但可能引入更多噪声；较大的窗口平滑效果更好，但可能滞后于真实趋势。