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  • 情报分析师全国警务人员和情报人员都在关注关注何为移动平均法?举个栗子先,班上来了新老师,如何能快速的了解学生的学习情况呢?很有效的方法是,查看学生最近几的考试成绩即可,高效且可靠性很高。其实这种方法...
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    何为移动平均法?

    举个栗子先,班上来了新老师,如何能快速的了解学生的学习情况呢?很有效的方法是,查看学生最近几次的考试成绩即可,高效且可靠性很高。 其实这种方法就是移动平均法。 473deac32e9d22e9ed6a69e2afe5a632.png 13917068adf414a2ca17c5f2e9dac385.png 1、点击Excel数据分析菜单,弹出对话框: 37f3c64dbd9d1a2186e3f40b02f3399b.png 2、选择“移动平均”,点击确定后,打开设置窗口: 6944c6f382ca70fc4626287ee7b120c4.png 输入区域:选择销售额列,连同标题一同选择 间隔:填入2 输出区域:选择与当前表格相邻的列中的空白单元格 其他按图示选择 3、点击确定后,得到如下数据: b8013d7ce3f9e0987ef95abf39e14ceb.png 3、给新数据加表头,并调整格式,最终表格如下: 652d86aaa716eb6c1348a6f225bfeafc.png 4、点击移动平均结果列任一单元格,看到公式如下: acbd77c801659ffa1b2b3aecfb73676e.png 7235d2194011f47c5f3d06114b44284b.png 503047104eb66567106b202f6d698c9c.png 间隔2 预测2017年10月销售额为233887元。 为什么是两个月相加,而不是三月呢?这就是我们刚才没有解释的参数“间隔”的缘故: ba46307d95fb631567854ca3c0b46d2e.png 如果我们将间隔设置为3,就会使三个月的相加求平均。 重复上面的步骤,调整间隔为3,看到最终的预测值如下: eb66c3e74a5c055820476d980158af90.png 间隔3 预测2017年10月销售额为241697元。 标准误差说明啥呢? 标准误差表示预测值与实际值的误差,这个值越小越好,说明预测值与实际值越接近,本例中相对于每月25W左右的销售额来说,几千元的误差还是在可以接受的范围内。 再说说图表: e025674628e63f3285b3484e60b27e38.png 图表没什么特别的,是实际值与预测值的图形输出,根据需要修改下相关文字就好,可以直接使用。 要用前三个月(7,8,9月)的销售预测本月(10月)的销售额,计算方法如下: Y10 = (X7 + X8+ X9) / 3 用Y10代表10月预测值,X7代表7月实际值 计算很简单,但就实际情况来说,预测当月的销售额,8月的数据必然比6月的数据更有价值,也就是说越远的数据对预测当下价值越小,而越近的数据则价值更大,于是就有了改进的加权平均预测法,其关键是给不同期的数据以不同的权重,离的越近权重越大,离得越远则权重越小。 同样的销售额预测,使用加权移动平均法,计算方法如下: Y10=(X7 * 1 + X8 * 2 + X9 * 3) / (1+2+3) 相较于简单移动平均法,加权移动平均法更加科学、合理,预测值也更加接近真实值。 而加权移动平均法又被细分为线性加权移动平均、梯形加权移动平均、平方系数移动平均等,都大同小异,可以自行了解下。 d756f5714191b6095126fc5a6d2b85f7.png 86f4855d4ec7a8c01760d3202a851fdc.png

    再比如,网店销售额的预测,使用4、5、6月的数据预测7月的销售额是可以的,但如果通过8、9、10月的数据预测11月的销售额必然会有问题,因为有双11光棍节,这个属于特别影响因素,通过平均移动预测必然会差异很大。

    本文介绍的是简单移动平均法,还有加权移动平均法,其本质是越远的数据对现在的预测价值(权重)越小,越近的数据预测价值(权重)越大,可以自行了解下,属于简单移动平均法的改进。

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  • 移动平均法详解

    千次阅读 2018-03-10 20:05:00
     移动平均法是用组最近的实际数据值来预测未来期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能...

     

    什么是移动平均法?

      移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同,可以分为:简单移动平均和加权移动平均。

      移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势

    [ 编辑]

    移动平均法的种类

      移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均

    [ 编辑]

      简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下: Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中,

    • Ft--对下一期的预测值;
    • n--移动平均的时期个数;
    • At-1--前期实际值;
    • At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
    [ 编辑]

      加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。其原理是:历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外,远离目标期的变量值影响力相对较低,故应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式如下:

      Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中,

    • w1--第t-1期实际销售额的权重;
    • w2--第t-2期实际销售额的权重;
    • wn--第t-n期实际销售额的权重;
    • n--预测的时期数;w1+ w2+…+ wn=1

      在运用加权平均法时,权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而权重应大些。例如,根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是,如果数据是季节性的,则权重也应是季节性的。

    [ 编辑]

    移动平均法的优缺点

      使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下问题:

      1、 加大移动平均法的期数(即加大n值)会使平滑波动效果更好,但会使预测值对数据实际变动更不敏感;

      2、 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值,预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动;

      3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录。

    [ 编辑]

    移动平均法案例分析

    [ 编辑]

    案例一:移动平均法在公交运行时间预测中的应用[1]

      公交车运行时间原始数据的采集采用的是人工测试法,即由记录人员从起始点到终点跟踪每辆客车,并记录下车辆在每个站点之间的运行时间。行驶路线选用的是长春公交306路,始发站为长春大学,终点站为火车站。数据采集的日期是从2001年4月3日到4月5日。这三天属工作日,因为公交运行时间因时间的不同而有不同的结果。所以这些数据只作为预测工作日运行时间。采集的数据是该路从工农广场站点到桂林路站点之间的运行时间。

      (1)N取3-20,利用移动平均法预测得到的结果见表1。

      移动平均法预测表

     KN
    34567891011121314151617181920
    6:40155                 
    6:411655                
    6:4117444               
    6:42184444              
    6:431944444             
    6:4420444444            
    6:45214444444           
    6:462244444444          
    6:4722444444444         
    6:48234444444444        
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    7:0035555555555555555555
    7:0136555555555555555555
    7:0237555555555555555555
    7:0338555555555555555555
    7:0439455555555555555555
    7:0540444555555555555555
    7:0641444445555555555555
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    7:0843444444444555555555
    7:0944444444444445555555
    7:1045444444444444455555
    7:1146444444444444444555
    7:1247444444444444444445
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    7:4681555555555555555555
    7:4782555555555555555555
    7:4883555555555555555555
    7:4984555555555555555555
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    7:5489444455555555555555
    7:5590444445555555555555
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    8:09104444444444444444444
    8:10105444444444444444444
    8:11106444444444444444444
    8:12107444444444444444444
    8:13108444444444444444444
    8:14109444444444444444444
    8:15110444444444444444444
    8:16111444444444444444444
    8:17112444444444444444444
    8:18113444444444444444444
    8:19114444444444444444444
    8:20115444444444444444444
    8:21116444444444444444444
    8:22117444444444444444444
    8:23118444444444444444444
    8:24119444444444444444444

      (2)N取3~20,得到的预测结果图形见图。

    工作日一次移动平均值法预测结果(其中N取3-20)

      说明:横坐标代表时间刻度,纵坐标代表所用时间(即预测时间);由于横坐标时间刻度是一分钟,所以无法体现每一刻度值,纵坐标刻度是2、4、6、8,单位是分钟。其坐标的顶点坐标是(6:38,2)。

      由预测结果图形可以看出,当N的取值不同,所形成的曲线形状大致相同,只是N的取值越大其形成的曲线就相对于前一N值所形成的曲线有一个滞后偏差,因为N每增加一次,做移动平均值预测时就忽略了其对应单位时间序列的数据值,因此有这一现象。

      (3)N取3~20一次移动平均法工作日误差指标如表2。

      一次移动平均法工作日误差指标

    N值34567891011
    相对误差0.142401457013890.13210.15020.15110.14780.14000.1455
    N值121314151617181920
    相对误差0.14280.14090.15000.15100.14230.14700.15230.16550.1620

      其中,相对误差=1/N\sum||T_{pred}^(t)-T_{pred}^(t)||/T_{pred}^(t)

      由上表可以看出,当预测日期为工作日时,相对误差最小的是N=6时预测所得的数据。所以认为该参数最合适,并可作为工农广场到桂林路站点之间公交车行程时间的预测依据。

    [ 编辑]

    案例二:简单移动平均法在房地产中的运用[2]

      某类房地产2001年各月的价格如下表中第二列所示。由于各月的价格受某些不确定因素的影响,时高时低,变动较大。如果不予分析,不易显现其发展趋势。如果把每几个月的价格加起来计算其移动平均数,建立一个移动平均数时间序列,就可以从平滑的发展趋势中明显地看出其发展变动的方向和程度,进而可以预测未来的价格

      在计算移动平均数时,每次应采用几个月来计算,需要根据时间序列的序数和变动周期来决定。如果序数多,变动周期长,则可以采用每6个月甚至每12个月来计算;反之,可以采用每2个月或每5个月来计算。对本例房地产2001年的价格,采用每5个月的实际值计算其移动平均数。计算方法是:把1~5月的价格加起来除以5得684元/平方米,把2~6月的价格加起来除以5得694元/平方米,把3~7月的价格加起来除以5得704元/平方米,依此类推,见表中第三列。再根据每5个月的移动平均数计算其逐月的上涨额,见表中第四列。

    表 某类房地产2001年各月的价格(元/平方米)
    月份房地产价格
    实际值
    每5个月的
    移动平均数的
    移动平均数
    逐月上涨额
    1670  
    2680  
    3690684 
    468069410
    570070410
    672071410
    773072612
    874073812
    974075012
    1076076212
    11780  
    12790  

      假如需要预测该类房地产2002年1月的价格,则计算方法如下:由于最后一个移动平均数762与2002年1月相差3个月,所以预测该类房地产2002年1月的价格为:762 + 12 × 3 = 798(元/平方米)

    [ 编辑]

    案例三:加权移动平均法在计算销售额中的运用[3]

      某商场1月份至11月份的实际销售额如表所示。假定跨越期为3个月,权数为l、2、3,试用加权移动平均法预测12月份的销售额。

    表 加权移动平均值计算表 单位:万元
    月份销售额3个月的加权移动平均
    138 
    245 
    335 
    44938.83
    57043.67
    64357.17
    74653.00
    85549.00
    94550.00
    106848.5
    116458.17
    12 62.17

      解:X_4^\Lambda=\overline{X}_3^{(1)}\frac{3 \times 35 + 2 \times 45 + 1 \times 38}{1+2+3}=38.83(万元)

    X_5^\Lambda=\overline{X}_4^{(1)}=\frac{3 \times 49 + 2 \times 35 + 1 \times 45}{1+2+3}=43.67(万元)

    ……

    X_{12}^\Lambda=\overline{X}_{11}^{(1)}=\frac{3 \times 64 + 2 \times 68 + 1 \times 45}{1+2+3}=62.17(万元)

     

     

    展开全文
  • 该子系统模块使用移动平均算法根据 5 个过去的输入预测 4 个未来输出。
  • 算法——移动平均法

    2020-09-15 17:56:41
    一次移动平均 一次移动平均代码实现 #include<iostream> #include<cstdlib> using namespace std; /* * a为需要输出的数据数组 * n为移动间隔 * t为期数 */ //得到第一个一次移动平均数 template<...

    算法

    移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。

    算法公式

    一次移动平均

    在这里插入图片描述

    一次移动平均代码实现

    #include<iostream>
    #include<cstdlib>
    
    using namespace std;
    
    /*
    * a为需要输出的数据数组
    * n为移动间隔
    * t为期数
    */
    
    //得到第一个一次移动平均数
    template<typename T>
    T Get_MovAver_first(T* a, int n)
    {
    	T ret = 0;
    	T* p = a;
    	
    	for(int i = 0; i < n; i++)
    	{
    		ret += *p;
    		p++;
    	}
    	return (ret / n);
    }
    
    //得到下一个一次移动平均数
    template<typename T>
    T Get_MovAver_next(T M,T* a1,T* a2,int n)
    {
    	return (M + (*a1 - *a2) / n)
    }
    
    //得到第n个一次移动平均数
    template<typename T>
    T Get_MovAver_next_t(T* a, int n, int t, int size)
    {
    	if(t + 1 > size) exit(0);
    	T M = Get_MovAver_first(a, n);
    	T* p = a; p++;
    	
    	for(int i = t-n; i < t; i++)
    	{
    		M = Get_MovAver_next(M, p-1, p+1, n);
    		p++;
    	}
    }
    

    二次移动平均

    在这里插入图片描述

    二次移动平均代码实现

    #include<iostream>
    
    using namespace std;
    //思路就是先生成一次移动平均的数组
    T Get_MovAver_D(T M1, T M2, int n,int t)
    {
    	T a = 2 * M1 - M2;
    	T b = 2 * (M1 - M2)/(n -1);
    	
    	return (a + b*t);
    }
    

    参考文献

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  • Excel-移动平均分析及预测分析

    万次阅读 2018-06-08 11:34:21
    、背景说明移动平均法是用组最近的实际数据值来预测未来期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动...

    一、背景说明

    移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同,可以分为:简单移动平均和加权移动平均

    参考百度百科:移动平均法

    移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。


    移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均。

    简单移动平均

    简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下:
    式中,
       
    -对下一期的预测值;
    n--移动平均的时期个数;
     
    --前期实际值;
     
       
    分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。

    加权移动平均法

    加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不相等的权重。其原理是:历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外,远离目标期的变量值的影响力相对较低,故应给予较低的权重。
    加权移动平均法的计算公式如下:
    式中,w1--第t-1期 实际销售额的权重;
    w2--第t-2期实际销售额的权重;
    wn--第t-n期实际销售额的权重;
    n--预测的时期数;
    且w1+ w2+…+ wn=u
    在运用加权平均法时,权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言, 最近期的数据最能预示未来的情况,因而权重应大些 。例如,根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是,如果数据是季节性的,则权重也应是季节性的。

    二、绘制移动平均图表

    使用Excel提供的数据分析工具

    Excel的数据分析设置见https://blog.csdn.net/lihongyingaaa/article/details/80617953

    1、单击“数据”选项卡中的数据分析按钮,在打开的对话框中选择“移动平均”并单击“确定”按钮


    输入区域:C3至C24

    输出区域为预测值输出的地点

    勾选图标输出

    图中的“预测值”数据系列即是使用移动平均数绘制的折线图

    由于是平均值,预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动。

    移动平均分析需要由大量的历史数据才可以进行。
    展开全文
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  • [Spark中移动平均法的实现]

    万次阅读 2018-06-24 21:28:19
    、 基本概念 移动平均法种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映短期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的...
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    2009-12-30 21:56:33
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    移动平均法是用组最近的实际数据值来预测未来期或几期内的预测种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动...
  • 移动平均趋势剔除

    千次阅读 2017-08-17 00:34:00
    此是长期趋势的测定以移动平均法最为常用 步骤 a、计算移动平均值M b、剔除原序列中的趋势成分,即用序列各项数据 Y 除以对应的移动平均值 M (乘法模型中分离各因素的影响) c、消除...
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一次移动平均法预测