均方根误差值RMSE 模型预测值表格 模型拟合和预测图 上表格展示出默认的设置情况，3个参数值均让SPSSAU自动进行。最终SPSSAU自动选择出三次平滑法为最优模型，并且初值自动设置为20.05，alpha值自动选定为0.4，基于此种自动选择，最终模型的均方根误差值RMSE为18.8，如下表格。由于本案例3个参数值包括平滑类型，初...
点击【分析】—【预测】—【创建模型】 3. 1 选择变量和模型 在【变量】标签中,单击左侧变量列表中的【数量】并将其指定为因变量;单击【方法】选中【指数平滑法】;单击【条件】,在左侧模型类型列表中选择【Holt线性趋势】,在右侧因变量转换列表中选择【自然对数】,单击【继续】返回主界面 注: 1. 简单模型:在...
平滑模型是一种用于数据处理和预测的统计方法，旨在消除或减小数据中的噪声或波动性，以便更好地捕捉数据的整体趋势。具体特点如下： 目的：平滑模型的主要目的是通过减少数据的波动性来提高数据的质量和分析效果，使得数据中的潜在趋势和模式更加明显。 工作原理：平滑模型通过计算数据点周围的平均值或权重来...
针对时间序列的预测,常用方法包括灰色预测,指数平滑或ARIMA模型。灰色预测和指数平滑常用于数据序列较少时使用,且一般只适用于中短期预测。 指数平滑可继续拆分为 一次平滑,二次平滑和三次平滑(即Holt-Winter…
显示平滑模型的子菜单。您选择一个平滑模型后,将显示规格窗口。请参见“平滑模型”窗口。 对于指定的每个模型,在报表窗口中显示“平滑模型报表”。请参见模型报表。 平滑模型用模型表示时间序列的变化过程: 其中 μt是时变均值项 βt是时变斜率项 s(t) 是 s 时变季节性项中的一项 ...
平滑模型是统计学中一种用于概率估计的方法，它通过在训练数据中引入特定的平滑技术来解决零概率的问题。这种模型在语言建模、文本分类以及机器翻译等多个领域都有广泛的应用。其核心思想是将训练数据中出现次数较少的事件与其他事件联合起来，以此计算概率分布，并将这些联合事件的概率分配给那些未曾见过的...
一次指数平滑预测模型 一次指数平滑预测,又称为简单指数平滑(SES),这个模型既不能处理数据的趋势变化,也不能处理数据的季节性变化,只可用于简单的数据变化较为平滑时,也就是数据不怎么变化时的预测。(实际上,不怎么能用到) 步骤如下: 1. 初始化 我们先确定初始平滑值S1,这个平滑值既可以是第一个样本观测值y1...
时间序列平滑模型是指运用时间序列平滑法来构建时间序列的一个基础模型。时间序列是指将某一现象所发生的数量变化，依时间的先后顺序排列，以揭示随着时间的推移，这一现象的发展规律，从而用以预测现象发展的方向及其数量。 时间序列平滑模型的类型 简单移动平均 简单移动平均值 对于平稳时间序列，可以取...
常用的指数平滑模型包含了四种类型:单指数平滑模型、Holt-Winter无季节性模型、Holt-Winter加法模型、Holt-Winter乘法模型。 单指数平滑模型,即一次指数平滑,表达式及预测公式为: 无季节模型,即二次指数平滑,表达式及预测公式为: 加法模型,即三次指数平滑累加,表达式及预测公式为: ...
以下是具体操作步骤。工具/原料 联想笔记本电脑R720 windows 1020H2 Blender3.4.0 方法/步骤 1 在【雕刻模式】中，点击左侧工具栏的【网格滤镜】按钮。2 在标题栏中，打开【过滤类型】列表，从中选择【平滑】。3 在视窗中，按住鼠标左键不放，向右拖动，即可对模型进行整体平滑。