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加权平均法（Weighted Average Forecasting）是一种基于已有数据对未来预测值进行平均的方法，它利用已知的一系列数值，将之前的数据加权平均以计算出未来的一系列预测值。加权平均法是一种基本的时间序列分析方法，它根据过去的数据和权重来预测未来的值。具体来说，加权平均法使用时间或数据集中的多个值，将每个值乘以一个系数（或“权重”），然后将所有乘积相加以计算预测值。当一个模型有多个因素，而这些因素在不同时间段都有不同的重要性时，加权平均法就特别有用。首先要确定数值的权重，比如最近的销量要比前几个月的要重要，这样可以更好的客观的表现未来的数据，权重的选取要根据实际情况，根据实际情况也可以根据这些数据来变动权重。拓展知识：加权平均法也是动态预测模型的一部分，这类模型会适应输入数据的变化情况，使得预测的结果更加精确准确。