季节性被定义为时间序列数据的趋势，它表现出每⼀个周期重复⾃⾝的⾏为，就像任何周期函数⼀样。“季节”这个词⽤来表⽰⾏为每隔时间段L就开始⾃我重复。在⾃然界中有不同类型的季节性“累加性”(additive)和“累乘性“(multiplicative)，就像加法和乘法是数学的基本运算。如果每个12⽉都⽐每个...
季节性(周期性)是指一个序列在每个固定的时间间隔中都出现某种重复的模式,令 Holt-Winters 指数平滑方法有两种不同的季节性组成部分: 当季节变化在该时间序列中大致保持不变时,通常选择加法模型; 当季节变化与时间序列的水平成比例变化时,通常选择乘法模型; 加法模型 计算公式如下: 其中 表示周期性分量,第三个公式...
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...
其中三阶的指数平滑方法也被称为“Holt-Winters”算法。 公式 一阶: 是t时刻对 的估计值,这里只有一个参数α,是数据本身的平滑属性的体现。 二阶: 引入了时间趋势变量 ,优化了一下一阶的公式。同时还可以预测t+m时刻的值: 三阶: 又引入了季节性周期描述变量 ,优化了一下二阶的公式。同时还可以预测t+m时...
holtwinters乘法模型这东西,它得精细,得科学,就像咱们北京烤鸭一样,每一道工序都不能马虎。从数据收集到模型建立,再到参数调整,都得精益求精,才能做出一道好菜,或者说,一个好模型。 那咱来举个例子吧。就说咱们要预测一个商店的销售额,那就可以用holtwinters乘法模型来搞。首先呢,得把历史数据收集齐全,就像做菜...
)摘㊀要:针对电能计量器具物流配送的需求量预测㊁配送中心选址以及客户分配等多个问题,提出一种基于改进免疫遗传算法和H o l t -W i n t e r s 模型的电能计量器具配送网络优化策略㊂首先,采用H o l t -W i n t e r s 模型来预测未来一年的月度需求量,黄金分割法可用于搜索最优平滑系数,提高...
Holt-Winters原理和初始值的确定 2016-05-02 10:26 −关于模型(来自以下PPT,从第4页开始)关于初始值:以下文档给出了三个模型的初始值计算的思路。大致思路如下,建立一个p阶移动平均模型,估计出参数即为初始值,具体的根据三种不同的模型,有所差异。来自谷歌的一下文档,给出了加法模型和乘法模型的初始值计算方...
1 HoltGWinters模型简介 HoltGWinters模型 是[16G17] 一种基于统计学的 时序数据的预报 模型,能对任何没有明显函数规律,但确实存在某 种关联并带有趋势项和季节变 化项的时间序列 进行短期预报,对重复性和季节 性趋势数据具有较好的预报能力.其包括无季节 模型 ,加法模型和乘法模型 3 种 . 1)无季节模型. ...
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...