时间序列挖掘-三次指数平滑法(Holt-Winters) 一、为何这个方法被称为“指数”平滑法? 要找出答案,展开它的递推关系式即可知道: 从这里可以看出,在指数平滑法中,所有先前的观测值都对当前平滑值产生了影响,但它们所起的作用随着参数 的幂的增大而逐渐减小。那些相对较早的观测值所起的作用相对较小,这也就是指数...
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*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) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。
嘿,朋友们!今天我们来聊聊一个非常酷的预测算法:三次指数平滑法(Holt-Winters 指数平滑)。如果你对如何在海量数据中找到未来趋势和季节性感到困惑,那么这篇文章绝对值得一看!💬 基本原理 🤓 三次指数平滑法引入了季节性项,特别适合那些有时间季节性特征的时间序列数据。它的预测值是通过将过去观测值、当前观测值...
它叫指数平滑法(exponential smoothing)或Holt-Winters法。指数平滑法有几种不同形式:一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑法针对有趋势但 没有季节性的序列。术语“Holt-Winters法”有时特指三次指数平滑法。所有的指数平滑法都要更新上一时间步长的计算结果,并使用当前时间步长的数据中包含的新...
3.3 Holt-Winters的衰减法 4. 对比分析 5. 示例下载 指数平滑由移动平均发展而来,和指数移动平均有点相似,也可认为是一种特俗的加权移动平均。按平滑的次数,指数平滑可分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。移动平均除了简单预测外另在股市中作为支撑线发光发热;指数平滑主要用于预测,在各个领域应用非常...
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*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) 2. 季节性(Seasonality)。
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法（Holt-Winters）摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让 你绞尽脑汁。⽽且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均 值永远不可能应⽤于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗⼝宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多...
三次指数平滑法,又称为霍尔特-温特斯季节性方法(Holt-Winters Seasonal Method),适用于包含季节性变化的时间序列数据。它在二次平滑的基础上增加了一个季节性分量,用于捕捉并预测季节性模式。 公式: 平滑值:$ St = \alpha \cdot (x_t - L{t-m}) + (1-\alpha) \cdot (S{t-1} + b{t-1}) $ 趋...
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters).pdf,摘要所有移动平均法都存在很多问题它们都太难计算了每个点的计算都让你绞尽脑汁而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据因为它们的窗口宽度是有限所有
它叫指数平滑法(exp onen tial smooth in g)或Holt-Wi nters 法。指数平滑法有几种不同形式:一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑法针对有趋势但没有季节性的序列。术语“ Holt-Winters 法”有时特指三次指数平滑法。所有的指数平滑法都要更新上一时间步长的计算结果,并使用当前时间步长...