https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82499095 ...
Holt Winters模型原理分析及代码实现 python from:https: blog.csdn.net u article details 引言 最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量,于是乎,本着 一心一意地输出年富力强的劳动力 这份初心,我就屁颠屁颠地去找资料,然后发现了Holt Winters模型 , 感觉这个模型可以有,于是就去研究一番,并总结成这篇博客了。 原理分析 ...
2018-08-08 11:48 1 5618 推荐指数:
https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82499095 ...
关于模型 (来自以下PPT,从第4页开始) 关于初始值: 以下文档给出了三个模型的初始值计算的思路。 大致思路如下,建立一个p阶移动平均模型,估计出参数即为初始值,具体的根据三种不同的模型,有所差异 ...
原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and… 今年前12个月,iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播 ...
的例子展现了使用decompose分析含有季节因素时间序列数据的例子 将某地区1962-1970年平均每 ...
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 ...
其实上面这个是Holt-Winters无季节趋势模型, 上面的S(t)对应下面的a(t)——截距(平滑值) b(t)仍然对应b(t)——趋势,T对应k。 阿尔法对应阿尔法 伽 ...
Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数 ...
1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外。因此,移动平均法的预测效果相对较差。 指数平滑法 ...