通过单位根检验和序列分解,我们确定了民航旅客周转量数据的非平稳性,并采用ARIMA模型进行建模和拟合。在模型选择过程中,我们比较了Holt-Winters三参数指数平滑模型、SARIMA模型和LSTM模型的拟合效果,以确定最佳的预测模型。 1 数据描述 根据1990-2023年的我国民航旅客周转量的月统计资料,绘制其趋势图如图所示。 为了更好...
Holt-Winters包括预测方程和三个平滑方程,分别用于处理水平 ℓt ,趋势 bt和季节性成分 st,对应的平滑参数分别是 α, β∗ 和γ 。通常用m表示季节性的周期,比如季度数据 m=4 ,月度数据 m=12 , 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...
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...
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...
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。...
Holt-winters 三次指数平滑 原始预测——简单平均——移动平均———加权移动平均 1)单指数平滑法:s(t+1)= a*x(t) + (1-a)* s(t-1) , a许更适合被称作记忆衰减率:越高,预测模型越快“忘记”过去 很明显,α为0.9时预测值更接近观测值。但这并不适用于任何系列,每个系列都有其最佳α(或是几个)...
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。
因此,考虑到我们的时间序列存在季节性并使用加法分解,适当的平滑方法是Holt-Winters,它使用指数加权移动平均线来更新估计值。 让我们在时间序列数据中拟合一个预测模型: # 在时间序列中应用HoltWinters模型并检查拟合情况 print(pred) 从上面的模型拟合中可以看出,Holt-Winters 的平滑是使用三个参数完成的:alpha、beta...
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...