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…
一、Holt-Winters算法原理 (一) 加法模型 (一) 乘法模型 (三) 阻尼趋势 二、Holt Winters算法优缺点 优点 缺点 三、Python代码和Sentosa_DSML社区版算法实现对比 (一) 数据读入和统计分析 (二) 数据预处理 (三) 模型训练和模型评估 (四) 模型可视化 四、总结 一、Holt-Winters算法原理 什么是Holt-Winters预测...
你可以使用pandas库中的read_csv函数加载csv文件,或者使用其他方法加载你的数据。以下是一个示例代码: #从csv文件中加载数据data=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 创建Holt-Winters三参数指数平滑模型 我们现在可以创建Holt-Winters三参数指数平滑模型了。在这个模型中,我们需要指定三个参数:smoothing_level、sm...
在Python 中,我们可以使用statsmodels库来实现 Holt-Winters 方法。首先,我们需要安装该库: pipinstallstatsmodels 1. 接下来,我们将导入相关库并准备数据。 示例代码 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing# 创建一个时间序列数据np.random.seed...
Holt-Winters模型原理分析最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量于是乎本着一心一意地输出年富力强的劳动力这份初心我就屁颠屁颠地去找资料然后发现了holtwinters模型感觉这个模型可以有于是就去研究一番并总结成这篇博客了 Holt-Winters模 型原理分析 Holt-Winters模型原理分析及代码实现( python) from:...
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。 2. Python中实现Holt-Winters模型的基本步骤或代码框架 在Python中,可...
如何应用Holt-Winters模型: 现在我将解释如何使用Python编写Holt-Winters模型的代码。在这个例子中,我们将使用statsmodels库来实现Holt-Winters模型。 首先,我们需要导入所需的库: python import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing 然后,我们可以开始加载时间序列数据,...
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...
Statsmodels是一个Python模块,它为实现许多不同的统计模型提供了类和函数。我们需要将它导入Python代码,如下所示。 Copy importmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt 我们示例中的源数据如下:
下面是实现Python Holt-Winters方法的整体流程: 接下来,我将详细说明每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。 步骤1:导入必要的库和模块 首先,我们需要导入一些必要的库和模块。在这个例子中,我们将使用Pandas和Statsmodels库来处理时间序列数据和构建Holt-Winters模型。