我们使用statsmodels库来应用Holt-Winters方法,下面代码将进行该分析。 AI检测代码解析 fromstatsmodels.tsa.holtwintersimportExponentialSmoothing# 拟合霍尔特-温特斯模型model=ExponentialSmoothing(data['Value'],trend='add',seasonal='add',seasonal_periods=12)model_fit=model.fit()# 预测未来值forecast=model_fit.fo...
指数平滑法主要有三种形式:简单指数平滑、二次指数平滑(也称 Holt 线性趋势模型)和三次指数平滑(也称 Holt-Winters 季节性指数平滑)。这里我们先从简单指数平滑开始讲解。 简单指数平滑 简单指数平滑适用于没有明显趋势和季节性的时间序列数据。其计算公式如下:St=α⋅yt+(1−α)⋅St−1St=α⋅yt+(...
计算季节性平滑值:season = gamma * (data - level - trend) + (1 - gamma) * season(-m) 计算预测值:forecast = level + trend + season 其中,data表示原始数据,level表示水平值,trend表示趋势值,season表示季节性因素,forecast表示预测值。level(-m)和season(-m)分别表示m期前的水平值和季节性因素。
Holt-Winters 指数平滑法用于预测既显示趋势又显示季节性变化的时间序列数据。 Holt-Winters 技术由以下四种相互叠加的预测技术组成: 加权平均值(Weighted Averages):加权平均值是 n 个数字的平均值,其中每个数字都被赋予一定的权重,分母是这些 n 个权重的总和。权重通常根据某些加权函数分配。常用的加权函数有对数、线...
方法6:Holt-Winters季节性预测模型 方法7:自回归移动平均模型(ARIMA) 后话 回到顶部 数据准备# 数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
Holt-Winters指数平滑(HWES) 本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具,用于统计建模和计量经济学分析。 1、自回归(AR)模型 自回归(AR)模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的每个观测值都可以表示为其前p个观测值的线性组合加上一个随机误差项。
from statsmodels.tsa.holtwinters import SimpleExpSmoothing, ExponentialSmoothing model = ExponentialSmoothing(data['value'], trend='add', seasonal='mul', seasonal_periods=12)model_fit = model.fit()实践与创新 尽管ARIMA和指数平滑法是时间序列预测的经典工具，但在实际应用中，根据具体问题和数据特性，可能...
Holt-Winters模型是一种常用的时间序列预测方法,特别适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。它扩展了霍尔特线性趋势模型,通过引入季节性成分来捕捉时间序列中的周期性变化。Holt-Winters模型广泛应用于各种领域,如销售预测、天气预报、股票价格预测等。 2. Python中实现Holt-Winters模型的基本步骤或代码框架 在Python中,可...
在本篇文章中,我们主要关注 SARIMA 和 Holt-winters 方法。 单变量时间序列统计学模型的关键要素 如果我们想要对时间序列数据进行上述统计学模型分析,需要进行一系列处理使得: (1)数据均值(2)数据方差(3)数据自协方差 这三个指标不依赖于时间项。即时间序列数据具有平稳性。 如何明确时间序列数据是否具有平稳性? 可...
forecast(3)) 3. 三次指数平滑 三次指数平滑是二次指数平滑基础上再做一次平滑,使用中通常使用Holt-Winters方法,我们平时讲三次指数平滑方法一般也是特指Holt-Winters指数平滑。 Holt (1957) 和 Winters (1960) 将Holt方法进行拓展,增加了对季节因素的处理。方法中包含一个预测方程和三个平滑方程 (一个用于水平,...