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,三次指数平滑法针对有趋势也有季节性的序列。“Holt-Winters”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信息。它们通过”混合...
3. 创建Holt-Winters三参数指数平滑模型 我们现在可以创建Holt-Winters三参数指数平滑模型了。在这个模型中,我们需要指定三个参数:smoothing_level、smoothing_slope和smoothing_seasonal。其中,smoothing_level参数用于控制平滑程度。 # 创建模型model=ExponentialSmoothing(data,trend=None,damped=False,seasonal=None) 1. 2...
Holt-Winters模型原理分析 Holt-Winters模型原理分析 Holt-Winters模型原理分析及代码实现（python)from：https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引⾔ 最近实验室⽼师让我去预测景区内代步车辆的投放量，于是乎，本着“⼀⼼⼀意地输出年富⼒强的劳动⼒”这份初⼼，我就屁颠屁颠地去...
【1】Holt-Winters’ additive method 【2】时间序列分析之holtwinters和ARIMA 【3】Holt-Winters -- Kibana5.4时间序列分析(一)
代码:代码下载移步留言区。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 三次指数平滑预测,最多外推一个周期 * @author Administrator * */ public class HoltWintersTripleExponentialImpl { static double[] alphas=new double[]{0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9}; ...
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...
1. Holt-Winters三参数平滑的介绍 Holt-Winters三参数平滑是一种指数平滑法的延伸,适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。它通过对时间序列数据进行平滑和预测,可以进行长期和短期的预测。 2. R语言中的Holt-Winters三参数平滑 在R语言中,我们可以使用“forecast”包中的“hw()”函数来实现Holt-Winters三参数平滑。
参数1:,水平平滑因子 参数2:,趋势平滑因子 预测方程: 水平方程: 趋势方程: 其中,代表预估的增长率,描述指数趋势。 示例演示 fromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt data = [1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,3,4,5,6,7] ...
一次指数平滑预测值恒为常数,所以最好只做1期预测。 最近我司又让我做时间序列了,就目前我的水平而言,做出来的效果最好的是xgboost算法。 出于兴趣,自己研究了holt-winter的使用方法。 首先,这里使用的是统计学模型的python库。 from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing ...
Holt-Winters 方法(三次指数平滑)# (彼得·温特斯(Peter Winters)是霍尔特(Holt)的学生。霍尔特-温特斯法最初是由彼得提出的,后来他们一起研究。多么美好而伟大的结合啊。就像柏拉图遇到苏格拉底一样。) Holt-Winters的方法适用于具有趋势和季节性的数据,其包括季节性平滑参数γγ。 此方法有两种变体: ...