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 ...
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2019-08-15 15:38 0 707 推荐指数:
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 ...
Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数 ...
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 ...
Holt-Winters模型原理分析及代码实现(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 ...
指数平滑法最早是由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法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法、Holt双参数线性指数平滑法、Winter线性和季节性指数平滑法。这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑。 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值 ...
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 ...
时间序列模型(一):模型概述 时间序列模型(二):移动平均法(MA) 时间序列模型(三):指数平滑法 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 ...