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线发光发热;指数平滑主要用于...
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、smoothing_slope和smoothing_seasonal。其中,smoothing_level参数用于控制平滑程度。 # 创建模型model=ExponentialSmoothing(data,trend=None,damped=False,seasonal=None) 1. 2...
Holt exponential smoothing:针对「有趋势但没有季节性」的序列 二次指数平滑,通过引入一个额外的系数来解决指数平滑无法应用于具有趋势性数据的问题。 Holt-Winters exponential smoothing:针对「有趋势且有季节性」的序列 三次指数平滑,通过再次引入一个新系数的方式同时解决了 Holt exponential smoothing 无法解决具有季...
Holt-Winters 方法(三次指数平滑)# (彼得·温特斯(Peter Winters)是霍尔特(Holt)的学生。霍尔特-温特斯法最初是由彼得提出的,后来他们一起研究。多么美好而伟大的结合啊。就像柏拉图遇到苏格拉底一样。) Holt-Winters的方法适用于具有趋势和季节性的数据,其包括季节性平滑参数γγ。 此方法有两种变体: 加法方法:整个...
目的探讨比较ARIMA模型和Holt-Winters模型在武汉市流感样病例预测中的应用,为流感防控提供科学依据.方法利用武汉市2012年1月-2017年6月每周流感样病例比例数据拟合建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,预测2017年7-8月周流感样病例比例,并与实际流感样病例比例进行比较.结果 ARIMA最优模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1...
上图为指数平滑权值从过去到现在。 本文将说明如何使用Python和Statsmodel构建简单指数平滑、Holt和Holt- winters模型。对于每个模型,演示都按照以下方式组织。 模型操作方法+Python代码 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。