3)三次指数平滑 二次指数平滑考虑了序列的baseline和趋势,三次就是在此基础上增加了一个季节分量。类似于趋势分量,对季节分量也要做指数平滑。 比如预测下一个季节第3个点的季节分量时,需要指数平滑地考虑当前季节第3个点的季节分量、上个季节第3个点的季节分量等等【周期性的考虑】 4)参数选择: 三种参数的值...
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...
总结 Holt-Winters模型是一种经典的时间序列预测方法,可用于具有季节性和趋势性的数据分析。通过指数平滑、趋势衰减和季节性衰减等算法,可以提高预测的准确性。在应用该模型时,需要注意数据的稳定性、周期性以及合适的参数选择和模型评估。通过合理应用Holt-Winters模型,我们可以更好地预测未来数据的变化趋势和季节性。...
三参数指数平滑法的原理是利用指数平滑法来估计时间序列数据的趋势和季节性成分。与单参数指数平滑法相比,三参数指数平滑法引入了额外的参数来考虑季节性的影响。因此,它更适用于具有明显季节性特征的时间序列预测。 在三参数指数平滑法中,有三个关键参数需要确定,分别为平滑系数α、β和γ。其中,α用于平滑估计值,β...
Holt 在1957年把简单的指数平滑模型进行了延伸,能够预测包含趋势的数据, 参数1:\alpha,水平平滑因子,水平平滑参数 参数2:\beta,趋势平滑因子,控制趋势变化的影响 预测方程:\hat x_{t+h}=l_t+hb_t 水平方程:l_t=\alpha x_t+(1-\alpha)(l_{t-1}+b_{t-1}) 趋势方程:b_t=\beta(l_t-l_{t-...
该篇文章主要展示针对时序进行Holt-Winters建模,案例数据同时间序列分析实战(三):时序因素分解法:某欧洲小镇1963年1月至1976年12月每月旅馆入住的房间数构成时间序列x t x_txt。 2 Holt-Winters三参数指数平滑乘法模型 通过上一篇Blog知道该时序数据具有季节效应,并且具有长期趋势,考虑首先建立Holt-Wint...
Holt-Winters三参数指数平滑模型是一种用于时间序列分析和预测的常用方法,它可以对数据进行平滑处理,并预测未来的数值。其中,smoothing_level参数用于控制平滑程度,决定了对历史数据的权重大小。本文将会详细介绍如何在Python中实现Holt-Winters三参数指数平滑模型的smoothing_level参数。
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...
Holt-Winters三参数指数平滑法包括以下三个步骤:趋势平滑、季节平滑和周期平滑。 首先,趋势平滑是为了预测时间序列的长期趋势。我们使用两个平滑系数α和β来计算趋势平滑量和趋势平滑速度。具体计算公式为: T =α* (当前值-上一期趋势) + (1 -α) *上一期趋势 B =β* (T -上一期趋势) + (1 -β) *上...
在选择Holt-Winters方法的三个参数之前,我们需要为它们选择初始值。初始值可以根据经验或试验来选择。 平滑系数α是控制观察值对预测值的权重的参数。经验表明,α通常取接近于1的值,表示较大的权重。可以通过试验不同的α值并评估其对模型的预测能力来选择合适的初始α值。 季节性系数β是控制季节性部分对预测值的...