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...
Holt-Winters 模型的核心思想是通过三个Ping滑方程来分别估计序列的水Ping、趋势和季节性因素:水Ping(Level):反映时间序列的整体水Ping位置;趋势(Trend):反映时间序列的增长或下降趋势;季节性(Seasonality):反映时间序列中季节性周期的波动。根据季节性项的不同处理方式,Holt-Winters 模型分为加法模型和乘法模型。 3.1...
3.1 Holt-Winters加法模型 3.2 Holt-Winters乘法模型 3.3 Holt-Winters的衰减法 4. 对比分析 5. 示例下载 指数平滑由移动平均发展而来,和指数移动平均有点相似,也可认为是一种特俗的加权移动平均。按平滑的次数,指数平滑可分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。移动平均除了简单预测外另在股市中作为支撑...
1.2 加法模型 Holt-Winters 方法适用于趋势线性且周期固定的非平稳序列,分为加法模型和乘法模型。加法模型也叫做加性季节 (additive seasonality) 模型,假定时间序列 {xt} 的趋势成分 ut{u}_{t}ut 与季节成分 st{s}_{t}st 是相加的关系,即理想情况下 xt=ut+st{x}_{t} = {u}_{t} + {s}_{t}xt...
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...
Holt-Winters季节平滑法有加法模型和乘法模型 。加法模型适用于季节性波动幅度相对稳定的情况 。其公式为:Lt = α(Yt - St - k) + (1 - α)(Lt - 1 + Tt - 1) (Lt为t时刻的水平值,α为平滑参数,Yt为t时刻的观测值,St - k为t - k时刻的季节因子,Tt - 1为t - 1时刻的趋势值) 。乘法模型...
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。
乘法模型 在乘法模型中,公式为: AI检测代码解析 预测值 = (水平 + 趋势) * 季节性 1. Holt-Winters Java 实现 接下来,我们将通过Java代码实现Holt-Winters法,以进行时间序列预测。 代码示例 以下是加法模型的简单Java实现示例: AI检测代码解析 publicclassHoltWinters{privatedoublealpha;// 水平平滑参数privatedou...
加法Holt-Winters 预测函数(对于周期长度为 p 的时间序列)为 其中、和由下式给出 乘法Holt-Winters 预测函数(对于周期长度为 p 的时间序列)为 其中、和由下式给出 对于乘法模型,x中的数据必须非零,但如果它们全部为正则最有意义。 如果和/或和/或是NULL(默认值),则该函数尝试通过最小化平方一步预测误差来...