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  • 一次指数平滑法matlab
    2021-04-21 15:35:44

    一次指数平滑法 一次指数平滑法是利用前一期的预测值 F t 代替 x t n 得到预测的通式,即: F t1xt (1)F t 回总目录 回本章目录 由一次指数平滑法的通式......

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    2、对同一市场现象连续计算其指数平滑值,对较早期的市场现象观察值不是一 概不予考虑,而是给予递减权数。 3、市场现象观察值 二次指数平滑法 一、指数平滑法 ......

    一次指数平滑法 1.一次指数平滑数列的构成 设时间序列为 x1 , x 2 , ...

    5 时间序列平滑预测法 5.1 一次移动平均法和一次指数平滑法 5.2 线性二次移动平均法 5.3 线性二次指数平滑法 5.4 布朗二次多项式(三次)指数平滑法 5.5 ......

    a--平滑常数,其取值范围为[0,1] 指数平滑的分类 ? 据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次 指数平滑法、二次指数平滑和三次指数平 滑法等 (一) 一次指数平滑......

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    代替 得到预测的通式,即: 系统工程一次回移平动总滑平法均目法录和一次回指数本章目录 由一次指数平滑法的通式可见: 一次指数平滑法是一种加权预测,权数为α......

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  • 指数平滑

    2021-03-13 23:07:35
    二次指数平滑 我们对一次指数平滑值再进行指数平滑,可以获得趋势。二次指数平滑法的预测模型为: 式中: 分别为时间t和时间t - 1的二次指数平滑值。 三次指数平滑 二次指数模型是线性的,对于非线性趋势预测我们...

    时间序列分解

    大量时间序列的观测样本表现出趋势性、季节性和随机性,或者三者中的其一或其二。于是,我们认为每个时间序列,都可以分为三个部分的叠加

    9813e9cafb2113bdf887c79d482761ca.gif

    其中,T是趋势项,S是季节项,R是随机项。

    上述公式表现了趋势项和季节项是累加的,实际应用场景中,趋势项和季节项可能是累乘的,时间序列可以分解为如下公式

    5fcbe8694e5cacf8bce20ee3e130934e.gif

    实际应用中,随机项R的期望为0,没有规律,并且绝对值不大。所以在应用场景中我们往往省略掉R,R称作噪声。预测公式如下

    4f9819512ff0d7c51c9a3bbef77a996b.gif

    c22fcbcd21e494dee0d38a3aad473495.gif

    一次指数平滑法

    线性回归算法中,每个经验点的权重是一致的,即很早以前的经验数据也可能对预测数据有较大的影响。很多实际场景中,未来一段时间的趋势可能和在最近一段时间的趋势关系更加紧密。比如小明去年数学考试成绩一直不及格,今年连续多次考试90多分,预测小明下一次数学考试的成绩,情理上90多分的可能性更高。采用传统的线性回归算法,预测结果可能是70多分。

    指数平滑法认为越老的经验数据对趋势的影响越小。我们假定时间t的观测值为y(t),时间t的预测值为S(t),则时间t+1的预测值S(t+1)为

    f6e660d63f6f5e5f4c9189c7ddea80e2.gif

    a的取值范围(0, 1),a越大,最近时间点的观测值对预测值的影响越大。

    假设我们有t个经验数据,根据上述一次指数平滑公式,预测值S(t + n) = S(t + 1),预测值不具备趋势。

    二次指数平滑

    我们对一次指数平滑值再进行指数平滑,可以获得趋势。二次指数平滑法的预测模型为:

    4b357eb16af6e90cecde223546eff582.png

    b7fd83390dd1f2d4a4bed95ea6eef0da.png

    268973d037ad85b07e48264e715c388b.png

    式中:

    5108756b403784aee42a81a8a43ff089.png分别为时间t和时间t - 1的二次指数平滑值。

    三次指数平滑

    二次指数模型是线性的,对于非线性趋势预测我们可以使用三次指数平滑法。公式如下

    81cbfafaf899ccb7ce9583ecc7916da8.gif

    b8acbd4e99707ff933ae3ae59cd2ec42.gif

    84fe96b8a9fd9755b9cd8fd1d99cab75.gif

    b6cfff5d2c3d52c292193f10a3f07b42.png

    eae9c00a13b9f7a92d932766d1f4d1c1.png

    Holt-Winters算法

    对于具有周期性的趋势预测,我们可以使用Holt-Winters算法。累乘性Holt-Winters公式如下

    69e61835e980fc07181bd7050125271a.png

    其中,alpha,beta,gamma取值范围为(0, 1),分别表示全局因子,趋势因子,周期性因子中最近时间点数据对预测数据的影响程度。y为经验数据,L为周期。

    37f6fd2c0c4896dceb12dfcc43ba4177.png表示使用t时间点的估计值预测t+m时间点的值。

    注:预测公式中I(t – L + m)应该为I(t – L + 1 +(m – 1) mod L)

    计算步骤

    alpha,beta,gamma,y,L,m已知。

    (1)初始化S0

    S0 = y0

    (2)初始化b0

    b5222c997156b9f15da4951148c41e18.png

    (3)初始化I1, I2, …, IL

    acf157a17baee29436710077a8b74436.png

    (3)计算所有S,b,I

    (4)根据公式预测未来值。其中,t取经验数据最后一个时间点,t+m为预测时间点。

    37f6fd2c0c4896dceb12dfcc43ba4177.png

    累加性Holt-Winters公式

    a200dfed7e5230f3ad0ff0d2d1c3fa6e.png

    f218e7470ea2dac4a847a93cdbfc50cd.png

    Holt-Winters理解

    指数平滑法与Holt-Winters不是建立在理论基础上的,而是一种经验法则。文章开发我们讨论了时间序列的分解,Holt-Winters公式正是把时间序列分解为趋势项和周期项。其中趋势项为线性函数s + mb,周期项为c。这里面趋势项与周期项考虑了指数平滑,即给不同时间点的趋势或者周期性赋予了不同的权重。不过,这里的趋势仅仅是线性趋势,在带有季节性的非线性趋势预测中,效果可能不那么好。

    Holt-Winters的Java实现

    下面的代码实在google上搜索的,预测公式逻辑有问题,没有对季节项进行mod运算,会导致数组越界,有空再修改代码。

    packagecoshaho.learn;public classHoltWinters

    {public static double[] forecast(int[] y, double alpha, doublebeta,double gamma, int period, int m, booleandebug) {if (y == null) {return null;

    }int seasons = y.length /period;double a0 =calculateInitialLevel(y, period);double b0 =calculateInitialTrend(y, period);double[] initialSeasonalIndices =calculateSeasonalIndices(y, period, seasons);if(debug) {

    System.out.println(String.format("Total observations: %d, Seasons %d, Periods %d", y.length,

    seasons, period));

    System.out.println("Initial level value a0: " +a0);

    System.out.println("Initial trend value b0: " +b0);

    printArray("Seasonal Indices: ", initialSeasonalIndices);

    }double[] forecast =calculateHoltWinters(y, a0, b0, alpha, beta, gamma,

    initialSeasonalIndices, period, m, debug);if(debug) {

    printArray("Forecast", forecast);

    }returnforecast;

    }private static double[] calculateHoltWinters(int[] y, double a0, double b0, doublealpha,double beta, double gamma, double[] initialSeasonalIndices, int period, int m, booleandebug) {double[] St = new double[y.length];double[] Bt = new double[y.length];double[] It = new double[y.length];double[] Ft = new double[y.length +m];//Initialize base values

    St[1] =a0;

    Bt[1] =b0;for (int i = 0; i < period; i++) {

    It[i]=initialSeasonalIndices[i];

    }

    Ft[m]= (St[0] + (m * Bt[0])) * It[0];//This is actually 0 since Bt[0] = 0

    Ft[m + 1] = (St[1] + (m * Bt[1])) * It[1];//Forecast starts from period + 2//Start calculations

    for (int i = 2; i < y.length; i++) {//Calculate overall smoothing

    if((i - period) >= 0) {

    St[i]= alpha * y[i] / It[i - period] + (1.0 - alpha) * (St[i - 1] + Bt[i - 1]);

    }else{

    St[i]= alpha * y[i] + (1.0 - alpha) * (St[i - 1] + Bt[i - 1]);

    }//Calculate trend smoothing

    Bt[i] = gamma * (St[i] - St[i - 1]) + (1 - gamma) * Bt[i - 1];//Calculate seasonal smoothing

    if((i - period) >= 0) {

    It[i]= beta * y[i] / St[i] + (1.0 - beta) * It[i -period];

    }//Calculate forecast

    if( ((i + m) >=period) ){

    Ft[i+ m] = (St[i] + (m * Bt[i])) * It[i - period +m];

    }if(debug){

    System.out.println(String.format("i = %d, y = %d, S = %f, Bt = %f, It = %f, F = %f", i,

    y[i], St[i], Bt[i], It[i], Ft[i]));

    }

    }returnFt;

    }/*** See:http://robjhyndman.com/researchtips/hw-initialization/* 1st period's average can be taken. But y[0] works better.

    *

    *@return- Initial Level value i.e. St[1]*/

    private static double calculateInitialLevel(int[] y, intperiod) {/**double sum = 0;

    for (int i = 0; i < period; i++) {

    sum += y[i];

    }

    return sum / period;

    **/

    return y[0];

    }/*** See:http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc435.htm*

    *@return- Initial trend - Bt[1]*/

    private static double calculateInitialTrend(int[] y, intperiod){double sum = 0;for (int i = 0; i < period; i++) {

    sum+= (y[period + i] -y[i]);

    }return sum / (period *period);

    }/*** See:http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc435.htm*

    *@return- Seasonal Indices.*/

    private static double[] calculateSeasonalIndices(int[] y, int period, intseasons){double[] seasonalAverage = new double[seasons];double[] seasonalIndices = new double[period];double[] averagedObservations = new double[y.length];for (int i = 0; i < seasons; i++) {for (int j = 0; j < period; j++) {

    seasonalAverage[i]+= y[(i * period) +j];

    }

    seasonalAverage[i]/=period;

    }for (int i = 0; i < seasons; i++) {for (int j = 0; j < period; j++) {

    averagedObservations[(i* period) + j] = y[(i * period) + j] /seasonalAverage[i];

    }

    }for (int i = 0; i < period; i++) {for (int j = 0; j < seasons; j++) {

    seasonalIndices[i]+= averagedObservations[(j * period) +i];

    }

    seasonalIndices[i]/=seasons;

    }returnseasonalIndices;

    }private static void printArray(String description, double[] data){

    System.out.println(String.format("******************* %s *********************", description));for (int i = 0; i < data.length; i++) {

    System.out.println(data[i]);

    }

    System.out.println(String.format("*****************************************************************", description));

    }

    }

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  • 指数平滑法——趋势平滑预测方法

    万次阅读 2019-07-09 09:08:09
    原文地址:... 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES) 目录 1什么是指数平滑法 2指数平滑法的基本公式 3指数平滑的预测公式 3.1(一) 一次指数平滑预测 ...

    原文地址:https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%B3%95 

    指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)

    目录

     

    什么是指数平滑法

      指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续到最近的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。

      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。

      也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

    指数平滑法的基本公式

      指数平滑法的基本公式是:S_t=a\cdot y_t+(1-a)S_{t-1} 式中,

    • St--时间t的平滑值;
    • yt--时间t的实际值;
    • St − 1--时间t-1的平滑值;
    • a--平滑常数,其取值范围为[0,1];

      由该公式可知:

      1.Styt和 St − 1的加权算数平均数,随着a取值的大小变化,决定yt和 St − 1对St的影响程度,当a取1时,St = yt;当a取0时,St = St − 1。

      2.St具有逐期追溯性质,可探源至St − t + 1为止,包括全部数据。其过程中,平滑常数以指数形式递减,故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越迅速;平滑常数a越接近于 0,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此,当时间数列相对平稳时,可取较大的a;当时间数列波动较大时,应取较小的a,以不忽略远期实际值的影响。生产预测中,平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。

      3.尽管St包含有全期数据的影响,但实际计算时,仅需要两个数值,即yt和 St − 1,再加上一个常数a,这就使指数滑动平均具逐期递推性质,从而给预测带来了极大的方便。

      4.根据公式S_1=a\cdot y_1+(1-a)S_0,当欲用指数平滑法时才开始收集数据,则不存在y0。无从产生S0,自然无法据指数平滑公式求出S1,指数平滑法定义S1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。

      如果能够找到y1以前的历史资料,那么,初始值S1的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法;数据较多时,可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值,因为数据必会枯竭。

      如果仅有从y1开始的数据,那么确定初始值的方法有:

      1)取S1等于y1;

      2)待积累若干数据后,取S1等于前面若干数据的简单算术平均数,如:S1=(y1+ y2+y3)/3等等。

    指数平滑的预测公式

      据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。

    (一) 一次指数平滑预测

      当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测。其预测公式为: y_{t+1}^\prime = a y_{t} + (1-a) y_{t}^\prime

    式中, y_{t+1}^\primet + 1期的预测值,即本期(t期)的平滑值St; ytt期的实际值; y_{t}^\primet期的预测值,即上期的平滑值St − 1 。

      该公式又可以写作: y_{t+1}^\prime = y_{t} + a (y^{t}-y_{t}^\prime)。可见,下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。

    (二) 二次指数平滑预测

      二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为:

      yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt) a/(1-a)

      式中,yt= ayt-1'+(1-a)yt-1

      显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt) a/(1-a),自变量为预测天数。

    (三) 三次指数平滑预测

      三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是:

      yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+ (yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2

      式中,yt=ayt-1+(1-a)yt-1

      它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。

    指数平滑法的趋势调整

      一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整,添加趋势修正值,可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数平滑法的公式为:

      包含趋势预测(YITt)=新预测(Yt)+趋势校正(Tt)

      进行趋势调整的指数平滑预测有三个步骤:

      1、 利用前面介绍的方法计算第t期的简单指数平滑预测(Yt);

      2、 计算趋势。其公式为: Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)其中,

    • Tt=第t期经过平滑的趋势;
    • Tt-1=第t期上期经过平滑的趋势;
    • b=选择的趋势平滑系数;
    • Yt=对第t期简单指数平滑预测;
    • Yt-1=对第t期上期简单指数平滑预测。

      3、计算趋势调整后的指数平滑预测值(YITt)。计算公式为:YITt=Yt+Tt。

    指数平滑法案例分析

    案例一:指数平滑法在销售预算中的应用[1]

      以某软件公司A为例。给出2000-2005年的历史销售资料,将数据代入指数平滑模型。预测2006年的销售额,作为销售预算编制的基础。

      由散点图示可知。根据经验判断法。A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大。长期趋势变化幅度较大,呈现明显且迅速的上升趋势,宜选择较大的α值,可在05-O.8间选值,以使预测模型灵敏度高些,结合试算法取0.5,0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后,数列呈现直线趋势,故选用二次指数平滑法即可。

      试算结果见下表。根据偏差平方的均值(MSE)最小,即各期实际值与预测值差的平方和除以总期数.以最小值来确定合理的取值标准,经测算当α = 0.6时,MSE1 = l445.4;当α = 0.8时,MSE2=10783.7;当α = 0.5时,MSE3 = 1906.1。因此选择α = 0.6来预测2006年4个季度的销售额。

    A公司2000-2005年销售额数列散点图

      2005年第四季度S_t^{(1)}=736.8;S_t^{(2)}=679.5;;可以求得\alpha_{2005}=2S_t^{(1)}-S_t^{(2)}=2\times736.8-679.5=794.1b_{2005}=\alpha(s_t^{(1)}-S_t^{(2)})/(1-\alpha)=0.6=(736.8-679.5)/0.4=85.9则预测方Y2005 + T = 794.1 + 85.9T,因此,2006年第一、二、三、四季度的预测值分别为:

    A公司2000-2005年销售额指数平滑表

      Y1 = 794.1 + 85.9 = 800(万元)

      Y_2=794.1+85.9\times2=965.9(万元)

      Y_3=794.1+85.9\times3=1051.8(万元)

      Y_4=794.1+85.9\times4=1137.7(万元)

      综上所述,本案例首先根据销售历史资料,给出数列散点图。再根据散点图的特征选择二次指数平滑法,通过对α的试算,确定符合预测需要的α值,最后根据指数平滑模型计算出2006年14季度的销售预测值,作为销售预算的基础。

      指数平滑法是较为有效的销售预算的统计方法。利用Excel可以简便易行地进行预测,节约了预测时间并提高了预测的准确率,预测者可根据数据数列散点图的历史趋势等选择一次或多次指数平滑。但指数平滑法的应用也会受到一定限制。如采用指数平滑法需要有比较完备的历史资料;当企业销售量受季节影响较大时,时间序列分解法比指数平滑法应用效果更好等。因此,销售预测人员要根据企业的具体情况和预测的对象。把指数平滑法和定性预测方法正确地结合起来运用。才能全面认识和把握预测对象的未来发展趋势,使的预测结果更加接近客观现实,从而做出实事求是的预测结论。

    相关条目

    参考文献

    1.  张蔚虹.指数平滑法在销售预算中的应用[J].中国管理信息化,2008,11(2)
    展开全文
  • python指数平滑

    2020-12-01 01:03:42
    由此可以得到最优的平滑系数,这里可以引入线性规划的思想来求得最优解但是:python没有线性规划的包,所以就没有细致的代码写出来了,不过经过手动计算尝试这样子是可行的在python3下编程,一次指数平滑代码为:1 ...

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    由此可以得到最优的平滑系数,这里可以引入线性规划的思想来求得最优解但是:python没有线性规划的包,所以就没有细致的代码写出来了,不过经过手动计算尝试这样子是可行的在python3下编程,一次指数平滑代码为:1 s1_1 = 4 x = 0 5 for n in range(0, 3):6 x = x + int(info_data_sales) 7 x = x 3 8 s1_1_empty...

    这是一个时间序列分析之指数平滑法示例,它说明了阴影条,指定图标题,在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例:graph(predicted, main = ...如何、创建具有精美动画的图2.r语言生存分析可视化分析3.python数据可视化-seaborniris鸢尾花数据4.r语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态5.r...

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    我正在python时间系列工作。 我发现有用的库是: 大熊猫; 状态模型(arima); 简单的指数平滑由熊猫提供。 也用于可视化:matplotlib 有没有人知道指数平滑的库是怎样的?...

    应用到这种情况下的算法就叫做holt-winters季节性预测模型,它是一种三次指数平滑预测,其背后的理念就是除了水平和趋势外,还将指数平滑应用到季节分量上...标点符-用python进行时间序列预测的7种方法2. 博客园-python时间序列resample参数3. csdn-pythonresample()函数(用于数据聚合)到此这篇关于详解用python...

    联系)----【量化小讲堂-python & pandas技巧系列】使用python计算各类移动平均线计算移动平均线是最常见的需求,下面这段代码将完成以下三件事情: 1. 从csv格式的文件中导入股票数据,数据例图如下: ? 2. 计算各类移动平均线,包括简单简单算术移动平均线ma、指数平滑移动平均线ema; 3.将计算好的数据输出到csv...

    文章节选自《机器学习——python实践》文末评论赠送本书,欢迎留言! 机器学习是一项经验技能,经验越多越好。 在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段。 在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的...

    三种常用 ets 方法如下:linear:双指数平滑; additive:三指数平滑; multiplicative:三指数平滑。? holt-winter 季节性预测算法holt-winter 季节性...在本篇中,我们将展示使用 python 统计学模型进行时间序列数据分析。 问题描述 目标:根据两年以上的每日广告支出历史数据,提前预测两个月的广告支出金额...

    我们之前的开发案例 python送你一顶圣诞帽 就使用了 opencv-python 的人脸识别代码。 获取代码请在公众号(crossin的编程教室)里回复关键字 圣诞帽姿态识别https:github.comopencvopencvblobmastersamplesdnnopenpose.py使用方法pythonopenpose.py --model pose.caffemodel --proto pose.prototxt --dataset...

    简单指数平滑法:在这种方法中,更大的权重被分配给更近期的观测结果,来自遥远过去的观测值则被赋予较小的权重。 ?6. 霍尔特(holt)线性趋势模型:该...本文介绍了arima的概念,并带你用python和r训练一个数据集实现它。 简介想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iphone的价格,可使用的...

    r语言存在许多关于时间序列的资源,但是很少关于python的,所以本文将使用python。 我们的过程包括下面几步:1、时间序列有什么特别之处? 2、在pandas...聚合-取一段时间的平均值(月周平均值)平滑-取滚动平均数多项式回归分析-适合的回归模型我在这儿讨论将平滑,你也应该尝试其他可以解决的问题的技术。 ...

    在这篇文章中,您将会发现如何在python中使用pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。 关于样本本文中的每个样本都是完整且独立的,因此您可以直接将其复制到您自己的项目中使用。 这组皮马印第安人数据集(pima indians dataset)将用于演示每个部分。 该数据集记录了皮马印第安人的医疗记录,这些记录显示了...

    在这篇文章中,您将会发现如何使用pandas在python中可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。? python中的机器学习数据的可视化随着熊猫摄影通过alex cheek,保留一些权利。 关于方法本文中的每个部分都是完整且独立的,因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。 该皮马印第安人数据集(pima indians ...

    那接下来就让我们更深入的了解 python 吧~python入门一些关于python的事情已经描述了python的美好,开始学啦,做好如下准备:电脑,必须的。 不管是什么操作系统。 上网,必须的。 没有为什么。 除了这些,还有一条,非常非常重要,写在最后:这是自己的兴趣。 如何系统地自学 python? 是否非常想学好 python...

    scorecoeff是float评价苛刻指数,取值为范围内的浮点数,用于平滑不同年龄段的分数,1.0为小年龄段,4.0为最高年龄段 soeappid否string业务应用id,与账号...tencent cloud sdk 3.0 for pythontencent cloud sdk 3.0 for javatencent cloudsdk 3.0 for phptencent cloud sdk 3.0 for gotencent cloud sdk 3.0 for...

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    towardsdatascience.coma-complete-guide-to-time-series-data-visualization-in-python-da0ddd2cfb01...如果你注意到7-d的滚动平均比周平均平滑一些。 使用30-d或365-d滚动平均也很常见,以使曲线更平滑。 图表展示变化很多时候,查看数据如何随时间变化比查看...

    漂移法(drift )在起始观测值和最后一次观测值之间画一条连接线,延伸到预测时间点,作为预测值,公式如下: ? 下面的2副图展示了上面四种方法的预测效果: ? 常用的时间序列预测法exponential smoothing 指数平滑简单说就是用过去的观测值的加权平均值来作为预测值,权重随着与当前时刻的距离变远而呈指数衰减。 ...

    我有一系列的值,我希望将这些值的平滑平均值向前推进。 在excel中,计算过程是:average_val_1 =通过window_size的平均值 average_val_2=(位置window_size + 1 * window_size-1 + average_val_1处的值) window_sizeaverage_val_3 =(位置window_size + 2 * window_size-1 + average_val_2处的值)window_size 等等...

    通过对 python 分析引擎和 ai 模型的一些优化后,kite 已经能在桌面设置中使用。 3.安全和隐私的重要性。 提高安全性和隐私始终是对的,也是最重要的...且当 splitinfo(d) 趋向于 0 时,gainratio(r) 的值变得不可信,改进的措施就是在分母加一个平滑,这里加一个所有分裂信息的平均值:?...

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  • 预测算法——指数平滑

    万次阅读 多人点赞 2016-07-21 12:59:03
    根据平滑次数不同,指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权数,新数据给予较大的权数,旧数据给予较小的...
  • 利用Excel进行指数平滑解析(2).doc

    千次阅读 2021-06-16 07:47:09
    利用Excel进行指数平滑分析与预测(2)【例】连续10年的灌溉面积。第一步,录入数据(图1)。图1 原始数据第二步,选项设置。沿着主菜单的“工具(T)→数据分析(D)”路径打开“数据分析”选项框,选中“指数平滑”(图2)。...
  • 平滑指数预测

    千次阅读 2018-04-03 17:27:25
    利用平滑指数进行数据预测
  • 指数平滑法介绍与C#实现

    热门讨论 2012-06-30 10:47:37
    指数平滑法的计算中,关键是α的取值大小,但α的取值又容易受主观影响,因此合理确定α的取值方法十分重要,一般来说,如果数据波动较大,α值应取大一些,可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳,α...
  • 一次指数平滑

    2021-05-24 05:48:53
    一次指数平滑法(Single exponential smoothing)[编辑]什么是一次指数平滑法一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化,应取较大阿尔法值,如果所求指数平滑值...
  • CSDN同步参考链接指数平滑法说起来很简单,不只是几个周期的平均值,但是您知道在Eviews中进行指数平滑时如何确定1、的初始值吗?2、可以根据需要更改确定初始值的方法吗?3、期末水平:在Eviews获得的结果中意味着...
  • 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作为支撑线发光发热;指数平滑主要用于预测,在各个领域应用非常广泛,是最常用的预测方法之一。一次指数...
  • 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)

    万次阅读 2020-08-18 22:53:25
    ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​1 指数平滑 2 一次指数平滑预测 2.1 定义 2.2 例题 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...
  • 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞...类似地,移动平均法也不能应用于现有数据集的范围之外。其结果是,它们对预测毫无用处。幸运的是,有一种很简单的计算方案能够避免所有这...
  • 简单指数平滑

    千次阅读 2018-03-24 15:51:38
    简单指数平滑 简单指数平滑法(SES)适用于预测没有趋势和季节性的模型。 y^T+1|T=αyT+α(1−α)yT−1+α(1−α)2yT−2+⋯,y^T+1|T=αyT+α(1−α)yT−1+α(1−α)2yT−2+⋯,\hat{y}_{T+1|T} = \alpha y_T + \...
  • 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...
  • a--平滑常数,其取值范围为[0,1]; 简单来说就是:任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均,也可以理解为下一期数据的预测值与本期的实际值和上一期的预测值相关. 指数平滑模型包括一次...
  • 时间序列分析预测法:指数平滑

    千次阅读 2021-04-21 08:39:40
    时间序列分析预测法:指数平滑 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期...
  • 从以往的时间序列值,进行指数平滑,做两次预测出下一个时间的估计值。目录结构如下:forecast.py# -*-coding:utf-8 -*-# Time:2015.11.25 sangjin__author__ = 'hunterhug'import matplotlib#matplotlib.use("Agg")...
  • php实现指数平滑预测

    2021-07-05 09:34:52
    指数平滑算法主要是为了预测一组数据后面若干值。 主要公式: t=a*yt+(1-a)*St-1 式中,  St--时间t的平滑值;  yt--时间t的实际值;  St-1--时间t-1的平滑值;  a--平滑常数,其取值范围为[0,1] 一次...
  • 前段时间做了使用二次指数平滑法实现数据预测的,现整理一下。 公式: /** * 二次指数平滑预测方法 * @param data 真实数据 * @param t 预测期数 * @param a 平滑系数 * @return */ public static double...
  • 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...
  • 这篇基于上一篇一次指数平滑的实现进行的升级版本,不再赘述概念性问题。 直接看公式: 上代码: @PostMapping("/secondExponentialSmoothingMethod") public String secondExponentialSmoothingMethod(@Request...
  • 一、概述 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。...根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。 一次指数平滑法针...
  • 考虑了用于组织和技术系统指标的预测估计的指数平滑预测一参数模型的参数综合问题。 为了在内部参数的允许值范围内选择给定质量的时间间隔,选择了多个预测的绝对误差准则。 它允许形成具有“软”约束的分析回顾模型...

空空如也

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平滑指数范围