该篇文章主要展示针对时序进行Holt-Winters建模,案例数据同时间序列分析实战(三):时序因素分解法:某欧洲小镇1963年1月至1976年12月每月旅馆入住的房间数构成时间序列x t x_txt。 2 Holt-Winters三参数指数平滑乘法模型 通过上一篇Blog知道该时序数据具有季节效应,并且具有长期趋势,考虑首先建立Holt-Wint...
3.2 Holt-Winters乘法模型 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...
holt-winters三参数指数平滑法的乘法应用 Holt-Winters三参数指数平滑法的乘法应用是一种具体的预测方法,适用于具有季节性和趋势性的时间序列数据。该方法的基本思想是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个分量,并利用指数平滑方法来估计这些分量。 乘法模型假设时间序列的季节性分量是在趋势分量的基础上按照相对...
该篇文章主要展示针对时序进行Holt-Winters建模,案例数据同时间序列分析实战(三):时序因素分解法:某欧洲小镇1963年1月至1976年12月每月旅馆入住的房间数构成时间序列x t x_txt。 2 Holt-Winters三参数指数平滑乘法模型 ??通过上一篇Blog知道该时序数据具有季节效应,并且具有长期趋势,考虑首先建立Holt-Winters三参数指数...
基于乘法的Holt-Winters季节模型,其三参数指数平滑模型的构造如下所示: 2.2 ARIMA模型 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型是一种常用的时间序列分析和预测方法。它结合了自回归(AR)模型、差分(I)和移动平均(MA)模型的特点,用于捕捉数据的自相关性、趋势性和季节性。具有如下结构的模型成为求和自回归移...
乘法阻尼趋势 Taylor(2003)将阻尼参数拓展到乘法模型,预测结果不像加法阻尼那么保守。 参数1:,水平平滑因子 参数2:,趋势平滑因子 参数3:,0<<1,阻尼参数 预测方程: 水平方程: 趋势方程: 示例演示 fromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt ...
说起这个holtwinters乘法模型啊,它就像咱们四川的火锅一样,各种调料都得有,少了哪一味儿都不行。这模型啊,得把历史数据跟趋势、季节性和随机波动都考虑进去,就像火锅里得放辣椒、花椒、大蒜一样,少了哪一样都不香。 再来说说贵州话。holtwinters乘法模型嘛,它就好像是咱们贵州的酸汤鱼,那个酸味儿得恰到好处,多...
加法Holt-Winters 预测函数(对于周期长度为 p 的时间序列)为 其中、和由下式给出 乘法Holt-Winters 预测函数(对于周期长度为 p 的时间序列)为 其中、和由下式给出 对于乘法模型,x中的数据必须非零,但如果它们全部为正则最有意义。 如果和/或和/或是NULL(默认值),则该函数尝试通过最小化平方一步预测误差来...
首先,这里使用的是统计学模型的python库。 from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing 其次,下面贴出代码实现方法。 # -*- encoding:utf-8 -*-importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing# 1、对数据的预处理input_data=open("ftproot.txt"...
我们这里讲的Holt-Winters模型就是三次指数平滑法。哇,终于切入正题了。 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”新信息和旧信息来实现,而相关的新旧信息的权重由一个可调整的拌和参数来控制。各种方法的不同之处在于它们跟踪的量的个数和对应的...