精华内容
下载资源
问答
  • Holt两参数指数平滑法的R实现

    千次阅读 2019-06-25 13:44:48
    对于具有长期趋势的,但是没有季节效应的时间序列,就比较适合利用Holt两参数指数平滑法来建模预测。 1.模型简介 Holton两参数指数平滑法适用于对含有线性趋势的序列进行修匀。他的基本结构为: 2.建模步骤 (1)...

    指数平滑法是一种简单的高效的时间序列预测方法之一,简单指数平滑法只适合预测没有长期趋势和季节效应的时间序列,并且只能预测未来一期的值。
    对于具有长期趋势的,但是没有季节效应的时间序列,就比较适合利用Holt两参数指数平滑法来建模预测。
    1.模型简介
    Holton两参数指数平滑法适用于对含有线性趋势的序列进行修匀。他的基本结构为:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    2.建模步骤
    (1)读入时间序列
    (2)进行两参数指数平滑
    (3)绘制两参数拟合效果图
    (4)对未来序列进行预测,并绘制效果图
    3.建模
    我们以中国1964—1999年中国纱年产量序列进行Holt两参数指数平滑建模
    (1)读入序列,画出其时序图

    library(forecast)
    library(tseries)
    a=read.table("C:/Users/MrDavid/data_TS/A1.4.csv",sep=",",header=T)
    x=ts(a$output,start=1964)
    plot(x,col=4,pch=8,type="o",lwd=2)
    

    在这里插入图片描述
    (2)可以看出该序列是有明显的长期线性趋势的,拟合Holt两参数指数平滑模型的结果如下图:

    x.fit=HoltWinters(x,gamma=F)
    x.fit
    

    在这里插入图片描述
    (注:HoltWinters函数参数说明:
    HoltWinters函数形式表现为:
    HoltWinters(x,alpha=,beta=,gamma=,season=)
    x:要进行指数平滑序列名
    alpha:随机波动部分参数
    beta:趋势部分参数
    gamma:季节部分参数)
    有上图可知拟合的指数平滑模型为:
    在这里插入图片描述
    (3)画出拟合效果图:

    plot(x.fit)
    

    在这里插入图片描述
    (4) 对未来4期值进行预测

    x.fore=forecast(x.fit,h=4)
    x.fore
    

    得到结果为:
    在这里插入图片描述
    画出其效果图:

    plot(x.fore,col=2,lwd=2)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 需要围绕拟合时间序列模型所需的指数平滑形式进行许多考虑。为简单起见,我们将在这里只涉及一种方法。 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...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=23982

    原文出处:拓端数据部落公众号

    在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。月度零售销售、每日天气预报、失业数据、消费者情绪调查等都是时间序列数据的经典示例。事实上,自然界、科学、商业和许多其他应用中的大多数变量都依赖于可以在固定时间间隔内测量的数据。

    分析时间序列数据的关键原因之一是了解过去并预测未来。科学家可以利用历史气候数据来预测未来的气候变化。营销经理可以查看某种产品的历史销售额并预测未来的需求。

    在数字世界中,时间序列数据的一个很好的应用可以是分析特定网站/博客的访问者,并预测该博客或页面将来会吸引多少用户。

    在本文中,我们将查看与访问此博客的用户有关的时间序列数据集。我将在 R 中建立与 Google Analytics API 的连接,并将每日用户引入。然后我们将创建一个预测来预测博客可能会吸引的用户数量。我随机选择了日期范围仅用于说明目的。

    这里的想法是让我们学习如何将 Google Analytics 中的数据查询到 R 中以及如何创建时间序列预测。

    让我们首先设置我们的工作目录并加载必要的库:

    
    # 设置工作目录
    setwd("/Users/")
    
    # 加载所需的软件包。
    library(ggplot2) # 用于绘制一些初始图。
    library(forecast) # 用于时间序列的预测。
    
    

    从 Google Analytics API 查询博客用户的每日时间序列数据。下面是设置我想要的参数的初始查询。在这个例子中,我只是从 2017 年 1 月中旬到 2017 年 5 月中旬每天拉博客的用户数据。

    
    # 创建一个在谷歌分析查询中使用的参数列表
    listparam = Int(
                 dinsns= "ga:date",
                 mercs = "ga:users",
                 sot = "ga:date",
                 maresults = 10000,
                 tae.id = "ga:99395442"
                 )
    
    

    设置了我的查询参数列表,我就可以开始查询 Google Analytics API:

    
    # 存储谷歌分析的查询结果
    es = QueyBlder(lit_pram)
    
    #通过查询结果和oauth从Google Analytics获得数据
    df = GetRporData(rs, oaut_tken, splidawse = T)
    
    

    
    # 对结果重新排序 
    # 检查前30天的用户
    head(df,30)
    
    

    从上面的 30 条记录中可以看出,唯一使用的特征或变量是日期和用户数量。这是一个非常简单的数据集,但可以很好地说明时间序列预测示例。

    时间序列分析中最重要的步骤之一是绘制数据并检查它是否有序列中的任何模式和波动。让我们在时间序列图中绘制我们日常用户的结果,以检查趋势或季节性,周末用S符号标识:

    
    # 处理日期和绘制每日用户
    df$dte <- as.ate(dfdte, '%m%d')
    df$d = as. fator(weekays(dfdate))
    ggplot( daa = df, as( dateusers )) + 
      geom_line() 
    

    用这个博客的每日用户数据看上面的图表,用户似乎随着时间的推移而增加。该序列从不到 100 名用户开始,在一天内在给定的时间点增加到 400 多名用户。用户似乎普遍存在上升 趋势 。我们还可以粗略地识别出系列中的波峰和波谷,或起伏。这种模式可能与 季节性变化有关。换句话说,每天访问此博客的用户数量似乎存在一定程度的季节性。我们可以按星期几运行一个简单的箱线图,尝试更好地可视化这种模式:

    
    # 创建工作日作为因素并绘制它
    df$wd = fator(df$kd)
    ggplot(df, aes(x=wd, y=srs)) + 
      geom_boxplt() 
    
    
    

    正如您在上图中所看到的,周二到周四是访客最多的日子。它吸引了很多用户,在某些时候,某些工作日的用户已经超过 400 人。事实上,与一周中的其他日子相比,周四似乎包含大量异常值。相反,与一周中的其他日子相比,周六、周日和周一吸引的用户数量最少。

    因此,当我们重新审视上面的时间序列图时,我们现在可以说用户倾向于在周内(星期四的高峰期)更多地访问此博客,而在周末(星期日)则更少。这是我们之前观察到的季节性变化。

    在时间序列分析中,我们倾向于将观察到的时间序列数据分解为三个基本组成部分: 趋势、 季节性 和 不规则

    我们这样做是为了观察它的特性并将信号 与 噪声分开 。我们分解时间序列识别模式、进行估计、对数据建模并提高我们了解正在发生的事情和预测未来行为的能力。分解时间序列使我们能够在最能描述其行为的数据中拟合模型。

    趋势成分是时间序列的长期方向,反映了观察到的潜在水平或模式。在我们的例子中,趋势是向上的,这反映了越来越多的用户访问博客。

    季节性成分包括在时间、幅度和方向上一致的数据中观察到的一般效应。例如,在我们这里的例子中,我们看到用户在周三到周四频繁出现正峰值。季节性可能由许多因素驱动。在零售业,季节性发生在特定日期,例如长假、双十一。在我们的博客示例中,似乎用户在学习/工作周访问更多,而在周末访问更少。

    不规则,或者也被称为残差,是我们去除趋势和季节性成分后剩下的成分。它反映了序列中不可预知的波动。

    在我们分解这个博客日常用户的时间序列之前,我们需要将查询的用户数据框转换为 R 中的时间序列对象 ts()

    
    # 将数据框转换成时间序列对象
    dfts = ts(df$ers, freqny = 7)
    
    # 分解时间序列并绘制结果
    dcmp = dompose(dfts, tye = "aditve")
    prit(dcmp)
    
    

     

    plot(decp)
    

    通常,时间序列分解采用加法 或 乘法的形式 。还有其他形式的分解,但我们不会在本例中涉及这些。

    简单地说,加法分解用于时间序列,其中序列的基础水平波动但季节性的幅度保持相对稳定。随着趋势水平随时间变化,季节性和不规则成分的幅度不会发生显着变化。

    另一方面,当季节性和不规则的幅度随着趋势的增加而增加时,使用乘法分解。

    我们可以在上面的初始时间序列图中观察到,季节性的幅度在整个时间序列中基本保持稳定,这表明加法分解更有意义。

    我们在这个练习中的目标之一也是尝试和拟合一个模型,使我们能够推断数据并进行预测,预测本博客的未来用户。很明显,预测时间序列的一个关键假设是,目前的趋势将继续。也就是说,在没有任何令人惊讶的变化或冲击的情况下,总体趋势在未来应该保持类似(至少在短期内)。我们也将不考虑观察到的模式的任何潜在原因(例如,本博客的任何帖子在微信公众号有很大的知名度,可能促使很多用户来到博客页面,等等)。

    当我们在时间序列中进行预测时,我们的目的是在给定某个时间点的过去观察历史的情况下预测某个未来值。需要围绕拟合时间序列模型所需的指数平滑形式进行许多考虑。为简单起见,我们将在这里只涉及一种方法。

    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 和 gamma。Alpha 估计趋势(或水平)分量,β 估计趋势分量的斜率,而 gamma 估计季节性分量。这些估计值基于系列中的最新时间点,这些值将用于预测。alpha、beta 和 gamma 的值范围从 0 到 1,其中接近 0 的值表示最近的观测值在估计中的权重很小。

    从上面的结果中,我们可以看到 alpha 的平滑估计值为 0.4524278,beta 为 0.0211364,gamma 为 0.5593518。alpha 的值大约为 0.5,这表明短期的、近期的观察和历史的、更远的观察都在时间序列的趋势估计中起作用。beta 值接近于零,这表明趋势分量的斜率(从一个时间段到下一个时间段的水平变化)在整个序列中保持相对相似。gamma 的值与 alpha 相对相似,这表明季节性估计基于近期和远距离观测。

    下面的模型拟合(红色)和实际观察值(黑色)的图有助于说明结果:

    
    # 绘制模型拟合图
    plot(pred)
    
    

    我们现在可以推断模型来预测这个博客的未来用户:

    
    #对未来用户的预测
    forecast(pred, h=28)
    
    

    请注意上图中,粗而亮的蓝线表示用户在下个月左右访问此博客的预测。深蓝色阴影区域代表 80% 的预测区间,浅蓝色阴影区域代表 95% 的预测区间。正如我们所见,该模型通常说明了观察到的模式,并且在估计此博客的未来用户数量方面做得相对较好。

    建议我们检查预测模型准确性。首先让我们看看 平方误差总和 (SSE)  ,它衡量我们的模型与实际观察数据的差距。执行平方是为了避免负值,并为较大的差异赋予更多权重。接近 0 的值总是更好。在我们的例子中,我们可以看到我们模型的 SSE 是 9.8937336 10^4。

    检查自相关也很重要。一般来说,自相关是用来评估时间序列和同一时间序列的时滞之间是否存在相关关系。这就像把该时间序列复制多次,并在每一步时间前粘贴,评估是否发现了一个模式。在时间序列误差的背景下,自相关被用来尝试和寻找存在于残差中的模式。这就是下面的关系图所要做的。


     

    
    # 模型残差的相关图和柱状图
    acf(residuals[8:length])
    
    

    无需在 Correlogram 本身上花费太多时间,我们可以注意到,虽然模型运行得相对较好,但它在系列的早期阶段并没有像 acf() 函数的 自相关结果 (y轴)在滞后 2 和 3 处。

    此外,我们可以从残差的直方图中看到,预测误差在一定程度上呈正态分布,存在一些异常值,表明模型拟合相对较好。


    最受欢迎的见解

    1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

    2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析

    3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析

    4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测

    5.r语言copulas和金融时间序列案例

    6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动

    7.r语言时间序列tar阈值自回归模型

    8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

    9.python3用arima模型进行时间序列预测

    展开全文
  • Holt 的双重指数平滑 - 趋势组件。
  • Holt参数指数平滑预测方法可以很好的对这种时间相关的数据进行预测 Holt参数指数平滑的方法原理如下 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得...

    Holt双参数指数平滑预测方法可以很好的对这种时间相关的数据进行预测

    Holt双参数指数平滑的方法原理如下

    指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。  

    Holt双参数指的是算法中有两个参数 α表示最近数据对未来数据的影响权重,bt-1表示数据的长期走势,是对数据滞后的一种补充。

    数据的预测过程

    ­其中反映长期趋势的公式为:
    ­反映长期趋势增量的公式为:
    ­预测模型为:
    使用的模拟器是cloudSIm3.0.3
    实验室用是20110303的数据 
    预测的重要代码是
    private int predictNumberFromHistory(Integer Yt,double a,double b) {
    		
    		// TODO Auto-generated method stub
    	//	int numberUsedNow = getNumbeOfHostedBeingUsed();
    		int Tt=(int)(a*Yt+(1-a)*(NumberOfT_1+BT_1));
    		double  BT=b*(Tt-NumberOfT_1)+(1-b)*BT_1;
    		int ret =(int)(Tt+BT);
    		NumberOfT_1=Tt;
    		BT_1=BT;
    	//	System.out.println("Tt "+Tt+" BT "+BT_1+" T_1 "+ NumberOfT_1+" ret "+ret);
    		return ret;
    	}
    实验的结果为




    参考http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%B3%95

    转载于:https://my.oschina.net/u/2322146/blog/406229

    展开全文
  • 1.指数平滑法Holt-Winters) 一次指数平滑方法 当时间数列无明显的趋势和季节性变化,可用一次指数平滑预测。 即: Ft+1为t+1期的预测值,xt为t期实际观测值,α为权值(也称为平滑系数),可以...

    一、时间序列:

    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

    举个比较简单的例子,一个人如果一年每天都量体重,这个每天记录的体重信息就是一个时间序列。

    二、时间序列的平稳性

     直观理解就是随着时间的变化这个数列变化不大,但这种理解在现实生活中并不适用,其实通常时间序列模型要求的是协方差平稳,或者弱平稳,即时间序列的统计特征不随时间推移而变化:

    1.对于任意的时间t,其均值恒为一常数;

    2.对于任意的时间t和s,其自协方差和自相关系数只依赖于时间间隔t-s,而与t和s的起止点无关。

    研究时间序列的时候,时间序列需要满足一定的条件,要求它是有些性质是不变的,比如协方差,这就是时间平移的不变性。如果时间序列什么都是可变的,那么我们的历史数据对未来预测毫无帮助。

    时间序列平稳性的判断

    请参考

    三、时序预测的常见方法

    1.指数平滑法(Holt-Winters)

    一次指数平滑方法

    当时间数列无明显的趋势和季节性变化,可用一次指数平滑预测。

    即:

    Ft+1为t+1期的预测值,xt为t期实际观测值,α为权值(也称为平滑系数),可以看出α越小,参考之前的时间点越多,α越大,参考之前的时间点越少。

    二次指数平滑

    二次指数平滑保留了趋势的信息,使得预测的时间序列可以包含之前数据的趋势。二次指数平滑通过添加一个新的变量t来表示平滑后的趋势:

    最后预测值是

    三次指数平滑

    三次指数平滑在二次指数平滑的基础上保留了季节性的信息,使得其可以预测带有季节性的时间序列。三次指数平滑添加了一个新的参数p来表示平滑后的趋势。

     

     

     

     

    参考资料:

    https://blog.csdn.net/my_learning_road/article/details/81191188

    https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/81123040


     

    展开全文
  • 背景指数平滑是在 20 世纪 50 年代后期提出的,并激发了一些十分成功的预测方法。使用指数平滑方法生成的预测是过去观测值的加权平均值,并且随着过去观测值离预测值距离的增大,权重呈指数型衰...
  • 一次指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重,求得下一期预测值的方法。这种方法既不需要存储全部历史数据,也不需要存储一组数据,从而可以大大减少数据存储问题。其通式为: ...
  • R语言 霍尔特指数平滑法Holt

    千次阅读 2018-06-20 17:46:39
    有增长或者降低趋势的,没有季节性可相加模型的时间序列预测算法---霍尔特指数平滑法Holt)。Holt 指数平滑法估计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由参数控制,alpha:估计当前点水平;beta:估计当前点...
  • 在做时序预测时,一个显然的思路是:认为离着预测点越近的点,作用越大。比如我这个月体重100斤,去年某个月120斤,显然对于预测下个月体重而言,这...指数平滑法有几种不同形式:一次指数平滑法针对没有趋势和季节...
  • Holt Winter 指数平滑模型

    千次阅读 2018-07-19 21:22:46
    1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的...
  • 指数平滑法

    2017-04-11 11:06:00
    一次移动平均   一次移动平均是收集一组观察值,计算这组值的均值,利用这一均值作为下一期的预测值。当数据的随机因素较大时,宜选用较大的N,这样有利于较大限度的平滑由... 移动平均个主要限制:...
  • 所有移动平均都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据,因为它们的窗口宽度是有限...
  • Holt-Winters双指数平滑的java实现

    千次阅读 2018-05-08 13:57:51
    [1]在这种情况下,以“双指数平滑”或“二阶指数平滑”的名称设计了几种方法,这是指数滤波器的次递归应用,因此被称为“双指数平滑”。这个术语类似于四重指数平滑,它也引用了它的递归深度。[11]双指数平滑背后...
  • 指数平滑由移动平均发展而来,和指数移动平均有点相似,也可认为是一种特殊的加权移动平均。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...
  •  从这里可以看出,在指数平滑法中,所有先前的观测值都对当前平滑值产生了影响,但它们所起的作用随着参数 的幂的增大而逐渐减小。那些相对较早的观测值所起的作用相对较小,这也就是指数变动形态所表现出来的特性...
  • 三次指数平滑法(Holt-Winters)

    万次阅读 2019-04-24 01:39:39
    三次指数平滑法 https://blog.csdn.net/qq_32628233/article/details/51595479 ​​ 参数选择 ​α,ß,γ的值都位于[0,1]之间,可以多试验几次以达到最佳效果。 ​s,t,p初始值的选取对于算法整体的影响不是特别大...
  • 指数平滑法 概念:对过去的观察值得加权平均值进行预测的一种方法,适用于水平历史数据 一次指数平滑法:Ft+1 =aYt+(1-a)Ft ...但是如果数据是有整体趋势的,指数平滑法并不适用(因为无论如何调整参数都是误差极大的
  • 指数平滑法之收入预测

    千次阅读 2020-10-28 14:57:23
    时间序列平滑法包括:简单平均法、移动平均法(简单移动平均法和加权移动平均法)、一次指数平滑法(Single Exponential Smoothing)、布朗(Brown)单一参数线性指数平滑法、霍特(Holt)双参数指数平滑法、布朗三...
  • 指数平滑法 Exponential Smoothing

    千次阅读 2020-07-13 09:28:50
    指数平滑法 Exponential Smoothing 指数平滑法,用于中短期经济发展趋势预测。 1 时间序列分析基础知识 1.1 时间序列分析前提假设 时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系,例如股票价格...
  • 指数模型是用来预测时序未来值的最常用模型。这类模型相对比较简单,但是实践证明它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如 单指数模型(simple/single exponential model)拟合的是...
  • 找不到只是因为缺少对应的头文件,将以下个头文件加入即可 #include&lt;opencv/cv.h&gt; #include&lt;opencv/cxcore.h&gt;
  • 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)

    万次阅读 2020-08-18 22:53:25
    3 二次指数平滑法 3.1 定义 3.2例题 4三次指数平滑预测 4.1 定义 4.2 例题 5 加权系数a的选择 1 指数平滑 在做时序预测时,一个显然的思路是:认为离着预测点越近的点,作用越大。比如我这个月体重100斤,...
  • 三次指数平滑法-Holt-Winters模型

    万次阅读 2015-08-21 10:24:27
    在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。  时间序列数据一般有...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 15
收藏数 282
精华内容 112
关键字:

holt两参数指数平滑法