简单来说就是:任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均,也可以理解为下一期数据的预测值与本期的实际值和上一期的预测值相关. 指数平滑模型包括一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑,究竟使用哪个方法要根据实际情况: 一次指数平滑:当时间序列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测。...
计算初始平滑值:F0=(x1+x2+x3)/3 =(35.62+36.99+38.17)/3=36.93(万吨)。按照指数平滑法的计算公式,得出:F1=αx1+(1-α)F0=0.3×35.62+(1-0.3)×36.93=36.54(万吨);F2=αx2+(1-α)F1=0.3×36.99+(1-0.3)×36.54=36.68(万吨);F3=αx3+(1-α)F2=0.3×38.17+(1-0.3)×36.68=37.13(万吨...
K就是对时间序列的Yt预测结果;k为移动间隔(1 (2)指数平滑法:利用过去时间序列值的加权平均数作为预测值,即使得第t+1期的预测值等于第t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。 Ft + 1=aYt+ (1- a) Ft F为指数平滑预测值;Y为实际观测值;a为平滑系数(权重),取值范围0 ...
平滑法预测法就是“消除”时间序列的不规则成分所引起的随机波动,包括移动平均法和指数平滑法等。平滑法适合于平稳时间序列的预测,即没有明显的趋势、循环和季节波动的时间序列。平滑法简单易用,对数据的要求最低,通常对于近期(如下一期)的预测具有较高的精度。
平滑法的目的就是“消除”时间序列的不规则成分所引起的随机波动,所以被称为平滑法,包括移动平均法和指数平滑法等。平滑法适合于平稳时间序列的预测,即没有明显的趋势、循环和季节波动的时间序列。平滑法简单易用,对数据的要求最低,通常对于近期的预测具有较高的精度。 (一)移动平均法 移动平均法使用时间数列中最近...
二次指数平滑法(Holt’s Linear Trend Method),适合于有一定线性趋势(单调递增或递减)的时间序列。公式如下: 其中第一行为预测值公式,包括两个部分,加号左边为一次指数平滑法,加上趋势项b,加号右边为趋势项的函数(也是一个一次指数平滑函数)。而这个模型,也就是文章开篇里提到,Power BI折线图自带的对非季节性数据...
1)指数平滑法对实际序列具有平滑作用,权系数(平滑系数)a越小,平滑作用越强,但对实际数据的变动反应较迟缓。 2)在实际序列的线性变动部分,指数平滑值序列出现一定的滞后偏差的程度随着权系数(平滑系数)a的增大而减少,但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来进行预测仍将存在着明显的滞后偏差。因此,也...
在线性趋势和非线性趋势下,采用移动平均法和一次指数平滑法所预测的平滑值往往都落后于观察值,即存在所谓预测滞后现象,布朗单一参数线性指数平滑法较好地解决了这一问题。其计算公式为: 上述公式中,St(1)为时间序列第t期的一次指数平滑值,St(2)为时间序列第t期的二次指数平滑值,at、bt为线性平滑模型参数,m为预...
平滑预测法是一种以相关和时间序列分析模型为基础,通过将每一步预测值的残差进行平滑处理,以确保最终预测值的准确性的方法。 平滑预测法是指在建立相关和时间序列分析模型的基础上,先用一定的模型把时间序列的每一步预测值的残差进行平滑处理,然后再加上模型本身的预测值,从而获得最终的预测值的一种方法。一般来说...