Holt-Winters方法是一种针对非Ping稳时间序列的Ping滑方法,特别适用于处理具有趋势和季节性的时间序列。该方法通过加权Ping均的方式来Ping滑数据,并且结合了季节性调整和趋势Ping滑两部分。它有两种常用形式:加法模型和乘法模型。 加法模型假设趋势和季节性对时间序列的影响是线性相加的,适用于序列波动较小且变化较Ping...
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方法有两种变体,主要区别在于季节性成分的处理方式: 1. 加法模型:当季节性变化较为稳定时使用加法模型。 2. 乘法模型:当季节性变化与数据水平成比例变化时,适用乘法模型。 (一) 加法模型 在加法模型中,季节性成分用绝对值来表示,并在水平方程中通过减去季节性成分来对数据进行季节性调整。每年内,季...
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...
R Holt-Winters预测列车/测试是一种基于Holt-Winters季节性时间序列预测模型的方法,用于预测列车运行时间或进行列车测试。Holt-Winters模型是一种常用的时间序列预测模型,可以捕捉数据中的趋势和季节性变化。 该方法的主要步骤包括以下几个方面: 数据收集和准备:收集列车运行时间或测试数据,并进行数据清洗和预处理,确保数...
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...
和季节性成分 ,对应的平滑参数分别是 和 。通常用 表示季节性的周期,比如季度数据 ,月度数据 Holt-Winters方法有两种变体,主要区别在于季节性成分的处理方式: 1. 加法模型:当季节性变化较为稳定时使用加法模型。 2. .乘法模型:当季节性变化与数据水平成比例变化时,适用乘法模型。
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。
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: ...
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...