建立移动平均模型的步骤如下：
1. 确定时序数据的周期性。通过观察数据的波动特征，确定数据的周期性，即选择合适的时间窗口大小。
2. 计算移动平均值。选择一个合适的时间窗口大小，计算窗口内数据的平均值，作为当前时间段的移动平均值。
3. 预测未来数据。利用当前的移动平均值，来预测未来的数据走势。
具体而言，建立移动平均模型的步骤包括：
1. 选择合适的时间窗口大小。时间窗口大小即移动平均的周期，是一个固定的参数。通常情况下，时间窗口大小需要根据实际数据的特征来选择。如果数据变化较快，就需要一个较小的时间窗口大小；反之，如果数据变化较慢，就需要一个较大的窗口大小。
2. 计算移动平均值。对于每个时刻t，计算t时刻的移动平均值，可以采用简单移动平均法或指数移动平均法。
3. 预测未来值。利用当前的移动平均值来预测未来的数据走势。其中，简单移动平均法预测未来数据常常采用模拟法或回归法，而指数移动平均法则可以直接计算预测值。
4. 评估模型的精度。通过计算预测值与实际值之间的误差来评估模型的精度。可以采用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）等指标来衡量模型的精度，从而对模型进行优化。
