3、三次指数平滑法(holt-winters) 三次指数平滑就是Holt-Winters方法,不用说,它的提出肯定是和两个叫Holt和Winters的人有关了。 当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,就称之具有季节性特征,而这样的一个时间间隔称为一个季节(理解:比如说在一个周内,销量呈现出重复的模式)。一个季节的长度k...
Holt (1957) 和 Winters (1960) 将Holt方法进行拓展,增加了对季节因素的处理。方法中包含一个预测方程和三个平滑方程 (一个用于水平,一个用于趋势,一个用于季节性分量)。 与趋势一样,季节性也有加性(线性)或乘性(指数)过程。当季节变化在时间序列中大致保持不变时,通常选择加法模型;而当季节变化与时间序列的...
三次指数平滑法相比二次指数平滑,增加了第三个量来描述季节性。累加式季节性对应的等式为: 累乘式季节性对应的等式为: 其中p_i为周期性的分量,代表周期的长度。x_{i+h}为模型预测的等式。 参考文献: [1] 时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters). http://www.dataguru.cn/article-3235-1.ht...
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。 所有的指数平滑法都要更新上一时间步长的计算结果,...
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。 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...
三次指数平滑法相比二次指数平滑，增加了第三个量来描述季节性。累加式季节性对应的等式为：累乘式季节性对应的等式为：其中p_i为周期性的分量，代表周期的长度。x_{i+h}为模型预测的等式。参考文献：[1] 时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters). http://www.dataguru.cn/article-...
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。
5 Holt-Winter指数平滑法 三次指数平滑法相比二次指数平滑,增加了第三个量来描述季节性。累加式季节性对应的等式为: 累乘式季节性对应的等式为: 其中p_i为周期性的分量,代表周期的长度。x_{i+h}为模型预测的等式。 参考文献: [1] 时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters). http://www.datagu...
5 Holt-Winter指数平滑法 三次指数平滑法相比二次指数平滑,增加了第三个量来描述季节性。累加式季节性对应的等式为: 累乘式季节性对应的等式为: 其中p_i为周期性的分量,代表周期的长度。x_{i+h}为模型预测的等式。 参考文献: [1] 时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters). http://www.datagu...
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 ...