指出。本站所有文章均为原创,转载请注明出处。 3. 什么是指数平滑 这是一种非常流行的产生平滑时间 ...
应上头的要求,需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测,那就是用我最喜欢的Java做一下吧。 引用 计量经济学导论 的一句话:时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是,时间序列数据集是按照时间顺序排列的。 显然,横截面数据被视为随机的结果,也就是说在总体中随机抽取样本。时间序列数据和横截面数据区别较为微妙,虽然它也满足随机性,但是这个序列标有时间脚标,依照时间有序,而不可以让时间随机排列导 ...
2020-11-12 00:33 0 760 推荐指数:
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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 ...
今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享。这样的序列能够被分解为水平趋势部分、季节波动部分,因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制。 Holt-Winters算法中提供了alpha ...
https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82499095 ...
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 ...
EXCEL时间序列分析-指数平滑法 指数平滑法是从移动平均法发展而来的,是一种改良的加权平均法,在不舍弃历史数据的前提下,对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数,权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值,并借助于平滑系数α进行加权平均计算 ...
from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 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 ...
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 ...