原文:時間序列分析之指數平滑法(holt-winters及代碼)

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2019-08-15 15:38 0 707 推薦指數:

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時間序列挖掘-預測算法-三次指數平滑(Holt-Winters)

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:1.趨勢(Trend ...

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

Holt-Winters模型原理分析代碼實現(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引言 最近實驗室老師讓我去預測景區內代步車輛的投放量 ...

Wed Aug 08 19:48:00 CST 2018 1 5618
時間序列分析之一次指數平滑

指數平滑最早是由C.C Holt於1958年提出的,后來經統計學家深入研究使得指數平滑非常豐富,應用也相當廣泛,一般有簡單指數平滑Holt雙參數線性指數平滑、Winter線性和季節性指數平滑。這里的指數平滑是指最簡單的一次指數平滑指數平滑是一種特殊的加權平均,對本期觀察值 ...

Fri Jul 08 05:02:00 CST 2016 0 1617
時間序列分析(二)--指數平滑

本系列文章翻譯自NIST(美國國家標准與技術研究院)的《Engineering Statistic Handbook》(工程統計手冊) 的第6章第4節關於時間序列分析的內容。本文的翻譯會先使用翻譯軟件進行初步翻譯,筆者在對不恰當之處進行修正。由於筆者水平有限,翻譯過程難免有疏漏之處,歡迎大家評論區 ...

Mon Feb 21 01:43:00 CST 2022 0 1793
時間序列模型(三):指數平滑

時間序列模型(一):模型概述 時間序列模型(二):移動平均(MA) 時間序列模型(三):指數平滑 一次移動平均實際上認為近N期數據對未來值影響相同,都加權 1/N;而 N 期以前的數據對未來值沒有影響,加權為0。但是,二次及更高次移動平均數的權數卻不是 1/N,且次數越高 ...

Tue Jul 06 19:06:00 CST 2021 0 334
 
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