原文:指数平滑法

一次移动平均法 一次移动平均法是收集一组观察值,计算这组值的均值,利用这一均值作为下一期的预测值。当数据的随机因素较大时,宜选用较大的N,这样有利于较大限度的平滑由随机性所带来的严重偏差 反之,当数据的随机性因素较小时,宜选用较小的N,这有利于跟踪数据的变化。 移动平均法的优点有: . 计算量小 . 移动平均线能较好的反应时间序列的趋势及其变化。 移动平均法的两个主要限制: . 计算移动平均必须 ...

2017-04-11 11:06 0 5216 推荐指数:

查看详情

指数平滑

(转)一次、二次、三次指数平滑计算思想及代码 一般常用到的指数平滑为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑,高次指数平滑一般比较难见到,因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。 一次指数平滑一般应用于直线型数据,且一次指数平滑具有滞后性,可以说明有明显 ...

Mon Mar 20 23:13:00 CST 2017 1 5512
指数平滑

时间序列分解 大量时间序列的观测样本表现出趋势性、季节性和随机性,或者三者中的其一或其二。于是,我们认为每个时间序列,都可以分为三个部分的叠加 其中,T是趋势项,S是季节项,R是随机项。 上 ...

Mon May 21 05:52:00 CST 2018 0 4175
移动平均 and 指数平滑

感谢:https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/78341306 一、移动平均(Moving average , MA) 移动平均又称滑动平均、滑动平均模型。 用处:一组最近的实际数据值->[预测]->未来一期或几期内公司产品 ...

Tue Jun 25 19:46:00 CST 2019 0 671
预测算法——指数平滑

https://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/51980943 目录 •1.指数平滑定义及公式 •2.一次指数平滑 •3二次指数平滑 •4.三次指数平滑 •5指数平滑系数α的确定 1、指数平滑的定义及公式 产生 ...

Wed Sep 26 02:45:00 CST 2018 0 1750
预测算法——指数平滑

,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。 基本原理:指数平滑是移 ...

Wed Jan 13 18:20:00 CST 2021 0 1310
时间序列模型(三):指数平滑

时间序列模型(一):模型概述 时间序列模型(二):移动平均(MA) 时间序列模型(三):指数平滑 一次移动平均实际上认为近N期数据对未来值影响相同,都加权 1/N;而 N 期以前的数据对未来值没有影响,加权为0。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不是 1/N,且次数越高 ...

Tue Jul 06 19:06:00 CST 2021 0 334
数据预测算法-指数平滑-1

在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. ...

Thu Nov 29 22:59:00 CST 2018 0 5349
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM