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。同样的月和周,年和月等都能构成双季节性时间序列。 例如,对于一系列时间间隔为1小时的数据,可以将每日的周期...
计算季节性平滑值:season = gamma * (data - level - trend) + (1 - gamma) * season(-m) 计算预测值:forecast = level + trend + season 其中,data表示原始数据,level表示水平值,trend表示趋势值,season表示季节性因素,forecast表示预测值。level(-m)和season(-m)分别表示m期前的水平值和季节性因素。
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11月多卖出1000套公寓,我...
Holt-Winters模型Python实现与评估 1. Holt-Winters模型的基本概念和用途 Holt-Winters模型是一种常用的时间序列预测方法,特别适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。它扩展了霍尔特线性趋势模型,通过引入季节性成分来捕捉时间序列中的周期性变化。Holt-Winters模型广泛应用于各种领域,如销售预测、天气预报、股票价格预测等...
我们接下来需要构建Holt-Winters模型。这里我们使用Statsmodels库中的ExponentialSmoothing类。 model=ExponentialSmoothing(train_data,seasonal='add',seasonal_periods=12)model_fit=model.fit() 1. 2. 在这里,seasonal参数指定了季节性的类型(可以是"add"或"mul"),seasonal_periods指定了季节性的周期。
holtwinters模型python代码 什么是Holt-Winters模型? Holt-Winters模型是一种基于时间序列数据的预测模型。它是由Peter W. Holt、Charles C. Holt和Frank Winters三位统计学家于1960年提出的。该模型可以对时间序列数据进行趋势分析、季节性分析和周期性分析,并进而进行未来值的预测。 Holt-Winters模型是一个加权移动...
1、Holt-Winters 方法能够有效捕捉和建模时间序列中的季节性变化,适用于具有周期性波动的数据。 2、通过平滑参数的设置,Holt-Winters 方法能够动态调整对趋势和季节性的估计,适应时间序列数据的变化。 3、模型中包含的参数(水平、趋势、季节性)易于解释,便于理解时间序列的组成部分。 4、在短期预测方面,Holt-Winters ...
指数趋势模型 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...
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会...
一次指数平滑预测值恒为常数,所以最好只做1期预测。 最近我司又让我做时间序列了,就目前我的水平而言,做出来的效果最好的是xgboost算法。 出于兴趣,自己研究了holt-winter的使用方法。 首先,这里使用的是统计学模型的python库。 from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing ...