TensorFlow时间序列处理终极指南：滑动窗口生成原理与工业级实战

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引言

时间序列数据在金融预测、气象分析、工业设备监测等领域广泛应用。滑动窗口（Sliding Window）技术是处理这类数据的关键方法，它能将连续的时间序列转化为适合深度学习模型训练的样本结构。本文将以TensorFlow为核心工具，深入解析滑动窗口的实现原理，并提供从数据预处理到模型训练的完整代码实例。

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一、滑动窗口的核心原理

1.1 基本概念

滑动窗口通过固定长度的时间片段（window）在时间轴上滑动，生成连续的观察窗口。关键参数包括：

• 窗口大小 (window_size)：每个样本包含的时间步数量
• 步长 (step)：窗口移动的时间间隔（通常为1）
• 偏移量 (shift)：预测目标相对于窗口末尾的位置

1.2 数学表示

原始序列：[t0, t1, t2, t3, t4, t5]
窗口大小=3，步长=1时：
[[t0, t1, t2], [t1, t2, t3], [t2, t3, t4], [t3, t4