原文:数据预测算法-指数平滑法-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: .趋势 Trend . 季节性 Seasonality 。 趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列 ...

2018-11-29 14:59 0 5349 推荐指数:

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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
数据预测算法-ARIMA预测

简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA。其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数。 ARIMA的前半部分就是Autoregressive:, 后半部分是moving average ...

Thu Nov 29 23:08:00 CST 2018 3 9306
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑(Holt-Winters)

在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据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 ...

Mon Apr 01 23:53:00 CST 2013 0 27954
python指数平滑预测

1、无明显单调或周期变化的参数 2、单调变化的参数 3、具有周期变化的参数 参考:https ...

Thu Apr 02 22:17:00 CST 2020 0 2179
指数平滑

一次移动平均     一次移动平均是收集一组观察值,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 ...

Tue Apr 11 19:06:00 CST 2017 0 5216
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
 
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