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...
Holt-Winters季节性预测模型 arima算法 算法:Holt-Winters季节性预测模型是一种三次指数平滑预测,除了水平和趋势外,还将指数平滑应用到季节分量上。 裴来凡 2022/05/29 1.8K0 Power BI的时间序列预测——指数平滑法 https网络安全编程算法es 在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几...
Holt-Winters是一种用于时间序列预测的统计模型,它可以帮助分析和预测时间序列数据的趋势和季节性变化。Holt-Winters模型基于三个组件:水平(level)、趋势(trend)和季节性(seasonality),通过对这些组件进行平滑和预测来进行时间序列的预测分析。 水平(level):水平是时间序列在长期趋势中的中心点或平均值。Holt-Winters模型...
Holt-Winters模型基于三个指数平滑算法,即指数平滑、趋势衰减和季节性衰减。这三个算法分别对应了时间序列数据的平滑、趋势预测和季节性预测。 1.指数平滑:利用加权平均法对数据进行平滑,用于消除数据的噪音。此算法认为最新数据的权重较大,之前的数据权重逐渐减小。 2.趋势衰减:在指数平滑的基础上,考虑数据的趋势变化...
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,第三个公式中 表示 乘法模型 ...
累加性公式如下: 对三次指数平滑法而言,我们必须初始化一个完整的“季节”Ci的值,不过我们可以简单地设置为全1(针对累乘式)或全0(针对累加式)。只有当序列的长度较短时,我们才需要慎重考虑初始值的选取。 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。
因此,考虑到我们的时间序列存在季节性并使用加法分解,适当的平滑方法是Holt-Winters,它使用指数加权移动平均线来更新估计值。 让我们在时间序列数据中拟合一个预测模型: # 在时间序列中应用HoltWinters模型并检查拟合情况 print(pred) 从上面的模型拟合中可以看出,Holt-Winters 的平滑是使用三个参数完成的:alpha、beta...
累加性公式如下: 对三次指数平滑法而言,我们必须初始化一个完整的“季节”Ci的值,不过我们可以简单地设置为全1(针对累乘式)或全0(针对累加式)。只有当序列的长度较短时,我们才需要慎重考虑初始值的选取。 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。
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)。
时序数列-Holt-winters 一.简介 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...