原文:數據預測算法-指數平滑法-1

在時間序列中,我們需要基於該時間序列當前已有的數據來預測其在之后的走勢,三次指數平滑 Triple Three Order Exponential Smoothing,Holt Winters 算法可以很好的進行時間序列的預測。 時間序列數據一般有以下幾種特點: .趨勢 Trend . 季節性 Seasonality 。 趨勢描述的是時間序列的整體走勢,比如總體上升或者總體下降。下圖所示的時間序列 ...

2018-11-29 14:59 0 5349 推薦指數:

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預測算法——指數平滑

https://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/51980943 目錄 •1.指數平滑定義及公式 •2.一次指數平滑 •3二次指數平滑 •4.三次指數平滑 •5指數平滑系數α的確定 1、指數平滑的定義及公式 產生 ...

Wed Sep 26 02:45:00 CST 2018 0 1750
預測算法——指數平滑

,在某種程度上會持續的未來,所以將較大的權數放在最近的資料。 基本原理:指數平滑是移 ...

Wed Jan 13 18:20:00 CST 2021 0 1310
數據預測算法-ARIMA預測

簡介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是兩個算法的結合:AR和MA。其公式如下: 是白噪聲,均值為0, C是常數。 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
時間序列挖掘-預測算法-三次指數平滑(Holt-Winters)

在時間序列中,我們需要基於該時間序列當前已有的數據預測其在之后的走勢,三次指數平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的進行時間序列的預測。 時間序列數據一般有以下幾種特點:1.趨勢(Trend ...

Mon Apr 01 23:53:00 CST 2013 0 27954
python指數平滑預測

1、無明顯單調或周期變化的參數 2、單調變化的參數 3、具有周期變化的參數 參考:https ...

Thu Apr 02 22:17:00 CST 2020 0 2179
指數平滑

一次移動平均     一次移動平均是收集一組觀察值,計算這組值的均值,利用這一均值作為下一期的預測值。當數據的隨機因素較大時,宜選用較大的N,這樣有利於較大限度的平滑由隨機性所帶來的嚴重偏差;反之,當數據的隨機性因素較小時,宜選用較小的N,這有利於跟蹤數據的變化。   移動平均 ...

Tue Apr 11 19:06:00 CST 2017 0 5216
指數平滑

(轉)一次、二次、三次指數平滑計算思想及代碼 一般常用到的指數平滑為一次指數平滑、二次指數平滑和三次指數平滑,高次指數平滑一般比較難見到,因此本文着重介紹了一次、二次和三次指數平滑的特點與不同。 一次指數平滑一般應用於直線型數據,且一次指數平滑具有滯后性,可以說明有明顯 ...

Mon Mar 20 23:13:00 CST 2017 1 5512
 
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