从数据流中，我接收到一对由电流消耗和每秒电流百分比组成的测量值。随着时间的推移累积消耗，当百分比从 100% 达到 0% 时，它最终将代表最大容量。

我想使用线性回归预测（几乎）实时的最大容量，样本大小窗口为 2%。但是，当我将这些每 2% 的局部回归模型与整个数据回归模型进行比较时，由于可能存在局部波动，我得到了非常不同的结果。（见图）

有没有办法让局部回归模型更接近整个数据模型？（以某种方式，我可以看到由于波动引起的差异，但总体上更接近整个数据模型的预测）