首先我们需要准备一组时间序列数据,并指定平滑常数α、β和γ的取值。 importmatplotlib.pyplotasplt# 准备时间序列数据series=[3,5,8,12,15,18,20,22,25,30]# 定义平滑常数alpha=0.2beta=0.2gamma=0.2# 创建三次指数平滑法模型tes=TripleExponentialSmoothing(alpha,beta,gamma,series)# 进行预测forecasts=tes.fi...
return smooth 2.2.2 二次指数平滑 """ Holt指数平滑,方法中包含一个预测方程和两个平滑方程(水平平滑方程+趋势预测方程) 趋势部分又可分为加性趋势和乘性趋势 对于较大时间步长的预测,趋势可能不会无限延长,就需要抑制这种趋势,加性趋势和乘性趋势的抑制分别对应加性抑制(抑制线性趋势)、乘性抑制(抑制指数趋势 ...
步骤4: 实现二次指数平滑法 二次指数平滑法适用于趋势数据。代码如下: # 二次指数平滑法model_add_seasonal=ExponentialSmoothing(data,trend='add',seasonal=None)fit_add_seasonal=model_add_seasonal.fit(smoothing_level=0.8,smoothing_slope=0.2)data['二次指数平滑']=fit_add_seasonal.fittedvalues# 保存拟合...
三次指数平滑法(Holt-Winters’ seasonal method) 1.定义 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是没有季节特性的时间序列,三次指数平滑法则可以预测具有趋势和季节性的时间序列。术语“Holt-Winter”指的是三次指数平滑。该方法分为预测方程和三个平滑方程,一个是水平,一个是趋势,...
三次指数平滑方法在二次指数平滑的基础上，对季节性变化进行平滑。Python实现如下：python def triple_exponential_smoothing(data, alpha, beta, gamma):level, trend, season = [data[0]], [data[1] - data[0]], [data[0] - data[1]]for i in range(1, len(data)):level.append(alpha...
3. 三次指数平滑 3.1 Holt-Winters加法模型 3.2 Holt-Winters乘法模型 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...
三次指数平滑方法在二次指数平滑的基础上，对季节性变化进行平滑。Python实现如下：python def triple_exponential_smoothing(data, alpha, beta, gamma):level, trend, season = [data[0]], [data[1] - data[0]], [data[0] - data[1]]for i in range(1, len(data)):level.append(alpha...
三次平滑指数 实现代码python 三次指数平滑法原理,在做时序预测时,一个显然的思路是:认为离着预测点越近的点,作用越大。比如我这个月体重100斤,去年某个月120斤,显然对于预测下个月体重而言,这个月的数据影响力更大些。假设随着时间变化权重以指数方式下降——最近为