(四) 模型可视化 四、总结 一、Holt-Winters算法原理 什么是Holt-Winters预测算法? Holt-Winters算法是一种时间序列预测方法。时间序列预测方法用于提取和分析数据和统计数据并表征结果,以便根据历史数据更准确地预测未来。Holt-Winters 预测算法允许用户平滑时间序列并使用该数据预测感兴趣的领域。指数平滑法会根据
使用Facebook Prophet等新一代模型处理多季节性 引入异常检测机制进行数据清洗 结语 作为时间序列预测的基石方法,Holt-Winters模型凭借其直观的数学表达和可靠的预测效果,在销售预测、库存管理、能源需求预测等领域持续发挥着重要作用。掌握其核心原理并理解适用边界,将帮助数据分析师在复杂业务...
Holt-Winters加法模型的原理是基于对趋势和季节性的建模和预测。该模型通过对时间序列的趋势、季节性和周期性进行建模,从而提供一个准确的预测结果。 Holt-Winters加法模型对时间序列的趋势进行建模。趋势是时间序列数据在长期内持续增长或下降的变化趋势。Holt-Winters模型采用二次指数平滑方法对趋势进行建模,通过对数据进...
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,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”新信息和旧信息来实现,而相关的新旧信息的权重由一个可调整的拌和参数来控制。各种方法的不同之处在于它们跟踪的量的个数和对应的...
它基于移动平均原理，通过对历史数据的加权平均来平滑数据 。Holt-Winters季节平滑法有三个平滑参数，分别用于不同方面调整 。第一个参数针对水平项，控制当前观测值对水平估计的影响 。第二个参数用于趋势项，决定趋势更新的速度 。第三个参数针对季节项，调整季节性因素的作用强度 。水平项反映了时间序列的平均水平，...
通过单位根检验和序列分解,我们确定了民航旅客周转量数据的非平稳性,并采用ARIMA模型进行建模和拟合。在模型选择过程中,我们比较了Holt-Winters三参数指数平滑模型、SARIMA模型和LSTM模型的拟合效果,以确定最佳的预测模型。 1 数据描述 根据1990-2023年的我国民航旅客周转量的月统计资料,绘制其趋势图如图所示。 为了更好...
Holt-Winters零滞后均线方法：首先定义三个平滑系数alpha,beta和gamma以及季节性周期m。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 - ...
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...
时间序列预测是利用过去的数据趋势与规律,预测未来数据的一种统计方法。在众多时间序列预测方法中,Holt-Winters(霍尔特-温特斯)法因其处理季节性数据的能力而广受欢迎。Holt-Winters法主要分为三种:加法模型、乘法模型和单一指数平滑法。 Holt-Winters 算法原理 ...