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...
模型原理 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...
之前的文章介绍了 Holt-Winters 将走势拆分成 计算水平平滑值:level = alpha * data + (1 - alpha) * (level + trend) 计算趋势平滑值:trend = beta * (level - level(-m)) + (1 - beta) * trend 计算季节性平滑值:season = gamma * (data - level - trend) + (1 - gamma) * season(-m...
标准的Holt-Winters被广泛用于预测季节性时间序列,但它只能容纳一种季节性模式。有时我们所要预测的序列可以由多个季节性组成,比如一周有7天,“日/24小时”可以是一个季节性,“周”也可以是一个季节性。同样的…
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...
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。
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。
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...
另外一种Holt 线性模型的变体是指数趋势模型,水平分量和趋势分量不再是相加的,而是相乘的。 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 ...
Holt Winter季节性指数平滑本质上就是三次指数平滑法,添加了一个新的参数c来表示平滑后的趋势。 Holt Winter季节性指数平滑有累加和累乘两种方法。 下面是累加的三次指数平滑: 累加模型适用于具有线性趋势且季节效应不随时间变化的序列。 累乘式季节性对应的等式为: ...