return smooth 2.2.2 二次指数平滑 """ Holt指数平滑,方法中包含一个预测方程和两个平滑方程(水平平滑方程+趋势预测方程) 趋势部分又可分为加性趋势和乘性趋势 对于较大时间步长的预测,趋势可能不会无限延长,就需要抑制这种趋势,加性趋势和乘性趋势的抑制分别对应加性抑制(抑制线性趋势)、乘性抑制(抑制指数趋势 ...
步骤5: 实现三次指数平滑法 三次指数平滑法适用于具有周期性的趋势数据。代码如下: # 三次指数平滑法model_mul=ExponentialSmoothing(data,trend='add',seasonal='add',seasonal_periods=12)fit_mul=model_mul.fit(smoothing_level=0.8,smoothing_slope=0.2,smoothing_seasonal=0.2)data['三次指数平滑']=fit_mul....
其中,Level表示数据的水平值,Trend表示数据的趋势值,Seasonal表示数据的季节性值,Forecast表示数据的预测值。 三次指数平滑法的python实现 下面我们用python来实现三次指数平滑法,首先我们定义一个TripleExponentialSmoothing类,其中包含初始化方法和fit方法。 classTripleExponentialSmoothing:def__init__(self,alpha,beta,ga...
三次指数平滑法(Holt-Winters’ seasonal method) 1.定义 一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑法针对有趋势但是没有季节特性的时间序列,三次指数平滑法则可以预测具有趋势和季节性的时间序列。术语“Holt-Winter”指的是三次指数平滑。该方法分为预测方程和三个平滑方程,一个是水平,一个是趋势,...
二次指数平滑方法在一次指数平滑的基础上，对水平和趋势进行平滑。Python代码如下：python def double_exponential_smoothing(data, alpha, beta):level, trend = [data[0]], [data[1] - data[0]]for i in range(1, len(data)):level.append(alpha * data[i] + (1 - alpha) * (level[i...
3. 三次指数平滑 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...
二次指数平滑方法在一次指数平滑的基础上，对水平和趋势进行平滑。Python代码如下：python def double_exponential_smoothing(data, alpha, beta):level, trend = [data[0]], [data[1] - data[0]]for i in range(1, len(data)):level.append(alpha * data[i] + (1 - alpha) * (level[i...