指数平滑预测法 指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础,引入一个简化的加权因子,即平滑系数,以求得平均数的一种指数平滑预测法。它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1,如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为:下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×(1-平滑系数)上列公式是从下列公式演变而
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.所有预测方法中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远...
指数平滑法是一种基于时间序列数据预测未来趋势的统计方法,通过赋予近期数据更高权重、远期数据更低权重的方式,实现对数据的平滑处理与动态预测。该方法广泛应用于经济预测、库存管理、生产计划等领域,其核心在于通过调整平滑系数灵活适应数据变化特征。 一、指数平滑法的基本原理 1. 权重衰减机制 ...
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...
指数平滑法的基本公式是: ,其中 St--第t期的预测值(或指数平滑值); yt--第t期的实际值; St− 1--第t-1期的预测值(或指数平滑值); a--平滑常数,其取值范围为[0,1]; 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...
指数平滑法是趋势预测法的一种,利用事先确定的平滑指数预测未来销售量或销售额 平滑指数的取值范围一般是0.3-0.7 公式:计划期销售预测值=(平滑指数*上期实际销售数)+(1-平滑指数)*上期销售预测数 例如: 采用一次指数平滑法下,设F2007为对2007年的预测,Y2006、Y2005……为各年的实际值,且F1998=Y1998, 则F20...
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...
在预测时间序列上,指数平滑法是另一类常用的方法。该方法最先由布朗提出,他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以可被合理地顺势推延;最近发生的,在某种程度上会持续到最近的未来,所以历史信息越新,其…
我们对一次指数平滑值再进行指数平滑,可以获得趋势。二次指数平滑法的预测模型为: 式中: 分别为时间t和时间t - 1的二次指数平滑值。 三次指数平滑 二次指数模型是线性的,对于非线性趋势预测我们可以使用三次指数平滑法。公式如下 Holt-Winters算法 对于具有周期性的趋势预测,我们可以使用Holt-Winters算法。累乘性Ho...
对于时间序列的三种情况(随机,趋势,季节性),指数平滑法都有相应的方法来预测:简单指数平滑法应对相对平稳的情况,霍尔特双参数法应对趋势,霍尔特—温特模型应对季节性加趋势。在阐述中,简单指数平滑法往往也叫指数平滑法,我们这里谈的就是简单指数平滑法。