原文:时间序列分析之指数平滑法(holt-winters及代码)

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2019-08-15 15:38 0 707 推荐指数:

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时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑(Holt-Winters)

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 ...

Mon Apr 01 23:53:00 CST 2013 0 27954
Holt-Winters模型原理分析

Holt-Winters模型原理分析代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 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 ...

Wed Aug 08 19:48:00 CST 2018 1 5618
时间序列分析之一次指数平滑

指数平滑最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑Holt双参数线性指数平滑、Winter线性和季节性指数平滑。这里的指数平滑是指最简单的一次指数平滑指数平滑是一种特殊的加权平均,对本期观察值 ...

Fri Jul 08 05:02:00 CST 2016 0 1617
时间序列分析(二)--指数平滑

本系列文章翻译自NIST(美国国家标准与技术研究院)的《Engineering Statistic Handbook》(工程统计手册) 的第6章第4节关于时间序列分析的内容。本文的翻译会先使用翻译软件进行初步翻译,笔者在对不恰当之处进行修正。由于笔者水平有限,翻译过程难免有疏漏之处,欢迎大家评论区 ...

Mon Feb 21 01:43:00 CST 2022 0 1793
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
 
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