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...
Taylor(2003)将阻尼参数拓展到乘法模型,预测结果不像加法阻尼那么保守。 参数1:,水平平滑因子 参数2:,趋势平滑因子 参数3:,0<<1,阻尼参数 预测方程: 水平方程: 趋势方程: 示例演示 fromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt data = [1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,3,4...
加法模型适用于趋势是线性增长或减少的情况,而乘法模型适用于趋势是指数增长或减少的情况。 季节性参数用来调整数据的季节性变化,它通常有两种类型,加法季节性和乘法季节性。加法季节性适用于季节性变化与水平值无关的情况,而乘法季节性适用于季节性变化与水平值有关的情况。 在实际应用中,选择合适的Holt-Winters参数...
累加性公式如下: 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...
基于加法的Holt-Winters季节模型,其三参数指数平滑模型的构造如下所示: 基于乘法的Holt-Winters季节模型,其三参数指数平滑模型的构造如下所示: 2.2 ARIMA模型 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型是一种常用的时间序列分析和预测方法。它结合了自回归(AR)模型、差分(I)和移动平均(MA)模型的特点,用于捕捉...
holt-winters三参数指数平滑法的乘法应用 Holt-Winters三参数指数平滑法的乘法应用是一种具体的预测方法,适用于具有季节性和趋势性的时间序列数据。该方法的基本思想是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个分量,并利用指数平滑方法来估计这些分量。 乘法模型假设时间序列的季节性分量是在趋势分量的基础上按照相对...
下面是使用Holt-Winters模型进行数据预测的步骤: 1.数据准备:首先收集并整理时间序列数据,确保数据的完整性和连续性。 2.模型选择:根据数据的特征选择合适的Holt-Winters模型,如加法模型或乘法模型。 3.参数估计:使用最小二乘法或最大似然估计等方法估计模型的参数。 4.模型拟合:将估计得到的参数应用于Holt-Winters...
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...
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...
首先,这里使用的是统计学模型的python库。 from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing 其次,下面贴出代码实现方法。 # -*- encoding:utf-8 -*-importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing# 1、对数据的预处理input_data=open("ftproot.txt"...