在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。
Holt-Winters三参数指数平滑法由温特斯（Peter R.Winters）通过添加季节性构成（季节性指数），在Holt双参数指数平滑法基础上扩展而来。Winters采用三个参数α、β和γ，使用3个等式来涵盖水平、趋势和季节性构成，故被称为Winters三参数指数平滑法。Holt-Winters三参数指数平滑法也称为Winters方法，又直观地称为带有趋势...
在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。
在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。