holt-winterrs三参数指数平滑法 什么是三参数指数平滑法? 三参数指数平滑法(Holt-Winters Triple Exponential Smoothing)是一种常用的时间序列预测方法。它可以用来预测在未来一段时间内,具有趋势和季节性的时间序列数据。该方法通过对历史数据进行加权平均,来预测未来的趋势和季节性变化。 三参数指数平滑法的原理是利用...
三次指数平滑算法可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测,该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的。 一次指数平滑算法基于以下的递推关系: si=αxi+(1-α)si-1 其中α是平滑参数,si是之前i个数据的平滑值,取值为[0,1],α越接近1,平滑后的值越接近当前时间的数据值,数据越不平滑,α越接近0,...
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。 二.推导 1、一次指数平滑法 一次指数平滑法的递推关系如下: 其中, 是时间步长 (理解为第i个时间点)上...
3)三次指数平滑 二次指数平滑考虑了序列的baseline和趋势,三次就是在此基础上增加了一个季节分量。类似于趋势分量,对季节分量也要做指数平滑。 比如预测下一个季节第3个点的季节分量时,需要指数平滑地考虑当前季节第3个点的季节分量、上个季节第3个点的季节分量等等【周期性的考虑】 4)参数选择: 三种参数的值...
Holt-Winters三参数指数平滑法包括以下三个步骤:趋势平滑、季节平滑和周期平滑。 首先,趋势平滑是为了预测时间序列的长期趋势。我们使用两个平滑系数α和β来计算趋势平滑量和趋势平滑速度。具体计算公式为: T =α* (当前值-上一期趋势) + (1 -α) *上一期趋势 B =β* (T -上一期趋势) + (1 -β) *上...
在应用Holt-Winters方法之前,我们需要选择适当的参数值。本文将一步一步回答如何选择Holt-Winters三参数指数平滑法的参数。 第一步:确定季节长度 首先,我们需要确定时间序列数据的季节长度。季节长度代表相邻季节之间的时间间隔,例如对于按月的销售数据,季节长度为12个月,而对于按周的商品需求数据,季节长度为52周。
在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。
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...
它叫指数平滑法(exponential smoothing)或Holt-Winters法。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。术语“Holt-Winters法”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...
在Holt-Winters三参数指数平滑法中,参数的选择对预测结果至关重要。平滑系数α用于平滑季节性组件,其取值范围为0到1,一般情况下可以选择0.2到0.3。趋势系数β用于平滑趋势组件,其取值范围也为0到1,一般选择0.1到0.2。季节系数γ用于平滑季节性变化,其取值范围通常是0到1,选值范围较小。 第四步是基于已有的历史...