1. 概述
加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同的權數求得移動平均值。並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。
指數加權移動平均法（Exponentially Weighted Moving-Average），是指各數值的加權系數隨時間呈指數式遞減，越靠近當前時刻的數值加權系數越大。
指數加權移動平均較傳統的平均法來說，一不需要保存過去所有的數值；二計算量顯著減小。
2. 算法理解
引入一個例子，美國一年內每天的溫度分布情況，具體如圖所示：
EWMA的表達式：
上式中 Θt 為時刻 t 的實際溫度；系數 β 加權下降的速率，其值越小下降越快，νt 為 t 時刻 EWMA 的值。
在上圖中有兩條不同顏色的線，分別對應不同的 β 值。
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