精华内容
下载资源
问答
  • 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......[编辑 本段 ] 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 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......

    [编辑 本段 ] 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。 一次指数平滑预测当时间数列无明显的趋势变化,可用......

    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......

    二次指数平滑法定义:二次指数平滑法是指对市场现象实 际观察值计算两次平滑值,并在...

    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......

    用二次 指数平滑法建立趋势预测模型常常能收到较好的效果 , 但是此法有一个不足之...

    二次指数平滑法的计算线性二次指数平滑法的公式为: (1) 式中: 分别为 t 期...

    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......

    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 温特线性和季节性指数平滑法回总目录 5.1 一次移动平均法和一次指数平滑法 一、一次移动平均法 ? ...

    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......

    定义:二次指数平滑法是指对市场现象实 际观察值计算两次平滑值,并在此基础上 建立预测模型,对市场现象进行预测的方 法。 ? 意义与优势:二次指数平滑法解决了......

    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 ......

    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......

    一次指数平滑法是直接利用平滑值作为预 测值,而二次指数平滑则是利用平滑值对时间序列的线性趋 势进行修正,进而建立线性平滑模型进行预测。二次指数平 滑法包括......

    二次指数平滑法的应用_管理学_高等教育_教育专区。简要介绍资料的主要内容,以获得更多的关注 二次指数平滑法的应用庄赟二次指数平滑法也称布朗指数平滑法。二次......

    ①一次指数平滑法 设时间序列为 ,则一次指数平滑公式为: 式中 为第 t 周期的...

    五个月移动平均值 218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5 回总目录 回本章目录 二、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 ......

    展开全文
  • java二次指数平滑法预测未来的值

    千次阅读 2019-01-10 18:07:36
    指数平滑法是一种特殊的加权平均法,加权的特点是对离预测值较近的...一次指数平滑的局限性:像一次移动平均法一样,一次指数平滑法 只适用于 水平型历史数据 的 预测,而不适用 于 斜坡型线性 趋势 历史数据的...

     指数平滑法是一种特殊的加权平均法,加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数,对离预测期较远的历史数据给予较小的权数,权数由近到远按指数规律递减,所以,这种预测方法被称为指数平滑法。它可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法及更高次指数平滑法。

    一次指数平滑的局限性:像一次移动平均法一样,一次指数平滑法  只适用于  水平型历史数据  的  预测,而不适用 于 斜坡型线性 趋势 历史数据的预测。而二次指数平滑法就是以斜坡型为模型来预测未来数据。

    除了二次指数平滑法外,还有更高次的多次指数平滑法,由于它们在实际预测中并不常用,因此忽略。所以就以二次指数平滑法为例:

    /**
         * 二次指数平滑法求预测值
         * @param list 基础数据集合
         * @param year 未来第几期
         * @param modulus 平滑系数
         * @return 预测值
         */
        private static Double getExpect(List<Double> list, int year, Double modulus ) {
            if (list.size() < 10 || modulus <= 0 || modulus >= 1) {
                return null;
            }
            Double modulusLeft = 1 - modulus;
            Double lastIndex = list.get(0);
            Double lastSecIndex = list.get(0);
            for (Double data :list) {
                lastIndex = modulus * data + modulusLeft * lastIndex;
                lastSecIndex = modulus * lastIndex + modulusLeft * lastSecIndex;
            }
            Double a = 2 * lastIndex - lastSecIndex;
            Double b = (modulus / modulusLeft) * (lastIndex - lastSecIndex);
            return a + b * year;
        }
    

     测试代码:

    public static void main(String[] args) {
            List<Double> list = new LinkedList<Double>();
            list.add(253993d);
            list.add(289665d);
            list.add(342785d);
            list.add(384763d);
            list.add(428964d);
            list.add(470614d);
            list.add(530217d);
            list.add(620206d);
            list.add(688212d);
            list.add(746422d);
            list.add(809592d);
            list.add(791376d);
            list.add(772682d);
            list.add(806048d);
            list.add(860855d);
            list.add(996633d);
            list.add(1092883d);
            list.add(1172596d);
            list.add(1245356d);
            list.add(1326094d);
            list.add(1378717d);
            list.add(1394413d);
            list.add(1478573d);
            list.add(1534122d);
            list.add(1608150d);
            Double value = getExpect(list, 1, 0.6);
            System.out.println(value);
        }
    

     

    展开全文
  • 二次指数平滑法摘抄_二次指数平滑法算例指数平滑法是一种特殊的加权平均法,加权的特点是...二次指数平滑法1、一次指数平滑的局限性像一次移动平均法一样,一次指数平滑法只适用于水平型历史数据的预测,而不适用于...

    二次指数平滑法摘抄_二次指数平滑法算例

    指数平滑法是一种特殊的加权平均法,加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数,对离预测期较远的历史数据给予较小的权数,权数由近到远按指数规律递减,所以,这种预测方法被称为指数平滑法。它可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法及更高次指数平滑法。

    二次指数平滑法

    1、一次指数平滑的局限性

    像一次移动平均法一样,一次指数平滑法只适用于水平型历史数据的预测,而不适用于斜坡型线性趋势历史数据的预测。因为对于明显呈斜坡型的历史数据,即使a数值很大(接近于1)仍然会产生较大的系统误差,我们通过表9-7来说明这一点。

    表9-7中的第2栏是西部某省农民家庭平均每人全年食品支出的数据,这组历史数据呈明显的斜坡型上升趋势。根据a的确定原则,a应取得较大。现取a=0.9,但均方误差仍为45.77,而且,每期的实际值都大于预测值,因而是由于预测模型同历史数据不适应而造成的系统误差。这就证明了一次指数平滑法不适用于呈斜坡型线性变动的历史数据,要求我们对一次指数平滑法加以改进,以适应斜坡型历史数据的预测。

    某省农民人均全年食品支出额(表9-7)

    f470158e6abad55fc51bf2cd7f37016b.png

    2、二次指数平滑法的模型

    二次移动平均法的原理完全适用于二次指数平滑法,即对于斜坡型的历史数据,历史数据和一次指数平滑值的差值与一次指数平滑值和二次指数平滑值的差值基本相同。所以,我们可以先求出一次指数平滑值和二次指数平滑值的差值,然后将此差值加到一次指数平滑值上去,再加上趋势变动值就能得出近似于实际的预测值。根据这一原理,我们便可以建立二次指数平滑法的预测模型。

    二次指数平滑法的预测模型为

    187bfd56fd9baa79f2f40d65ffbd9601.png

    式中,

    fffb126811529edaa1e99e43f3f9c8a0.png为t+T的预测值,T为t期到预测期的间隔期数,

    2bebea1c209a1a34dd1c6973ba137245.png为参数。

    226c82086fda4a27109b3a4af1f3bb97.png

    ecd1493dc63e219dcffcf00100f7a5e2.png

    6e54845361d3bb4186018f94aa681300.png分别为一次指数平滑和二次指数平滑值。

    42403ee790d94cf9479ddb08c5e105d5.png

    要对t+1期做出预测,我们只要在

    b2a79535e8aa6bd4bbabd314913534af.png的基础上加一个变动趋势值

    479c6fafcd88d45dc1fbf632a988a9e9.png;要预测t+T期,只要在

    76e2ec5b846d2332e07d974c3881c2f7.png基础上加T个

    1f8b3e2619388bc1c159dfb2c53159c3.png,因而可得二次指数平滑法预测模型的一般表达:

    1e82cd57304a2b243547ed2a9d74faa6.png

    3、二次平滑法的应用

    某省农民家庭人均全年食品支出的预测

    仍以表9-7第2栏某省农民家庭平均每人全年食品支出数据,用二次平滑法a=0.8计算历年的理论预测值和2005年的预测值,并计算平均绝对误差。

    解:列二次指数平滑计算表(表9-8)

    ddf5126de8e0ea7fbbdef9bd51423970.png

    平均绝对误差为:

    (34.53+21.88+33.50+0.43+5.87)/5=96.21/5=19.24

    同表9-7的计算结果相比,平均绝对误差由45.77缩小至19.24,这说明对于斜坡型历史数据,同一次指数平滑法相比,二次指数平滑法能大大提高预测的精确度。

    二次指数平滑法的预测步骤类似于二次移动平均法的步骤,读者可参考之。这里需要注意的是,在二次指数平滑法中,St(1)和St(2)不是预测值,而是为了计算最终预测值服务的平滑值,因此要注意其公式和一次指数平滑法公式的差别,同时要注意St(1)和St(2)的值在计算表中的位置。如:

    ff1994b878d0a40acaea98cb219bc4fd.png

    它们分别放在2000年和2004年的位置上,其余类推。

    1fa5d697fb4e4af843d06c0bfe1b2414.png

    其余类推:

    2005年预测值:

    F05=a04+b04=496.46+53.48=549.94元。

    若要预测2006年的值:

    F06=a04+b04T=496.46+2*53.48=603.42元。

    除了二次指数平滑法外,还有更高次的多次指数平滑法,由于它们在实际预测中并不常用,因此忽略。

    完 谢谢观看

    展开全文
  • 次指数平滑法预测 clc,clear ;//清空命令行,工作区 load pre1.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中 yt=pre1; n=length(yt); alpha=0.3; st1(1)=yt(1); st2(1)=yt(1); for i=2:n st1(i)=alpha*yt...

    二次指数平滑法预测

    clc,clear ;//清空命令行,工作区
    load pre1.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中
    yt=pre1; n=length(yt); 
    alpha=0.3; st1(1)=yt(1); st2(1)=yt(1); 
    for i=2:n 
     st1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1); 
     st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2(i-1); 
    end 
    xlswrite('pre1.xls',[st1',st2']) //矩阵写入文件
    a=2*st1-st2 
    b=alpha/(1-alpha)*(st1-st2) 
    yhat=a+b; //y一尖(预测y)=a+b;
    xlswrite('pre1.xls',yhat','Sheet1','C2') 
    str=char(['C',int2str(n+2)]); 
    xlswrite('pre1.xls',a(n)+2*b(n),'Sheet1',str);
    
    展开全文
  • 为了提高煤层瓦斯含量的预测精度,以某矿区垂深间隔为50 m的瓦斯含量数据,瓦斯含量运用线性二次指数平滑法建立瓦斯含量预测模型,并结合折线图和方差分析比较预测结果与实测数据。结果表明:平滑常数α为0.8的线性二...
  • 然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型...
  • 指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法、Holt双参数线性指数平滑法、Winter线性和...一次指数平滑法公式如下:  ———
  • 预测算法——指数平滑法

    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...
  • 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 ...
  • 次指数平滑法预测值的Java代码

    千次阅读 2016-08-11 20:43:35
     * 二次指数平滑法预测值  * @param list 基础数据集合  * @param year 未来第几期  * @param modulus 平滑系数  * @return 预测值  */  private static Double getExpect(List list, int year, ...
  • 4. 二次指数平滑法实例分析 指数平滑法,用于中短期经济发展趋势预测。 全期平均法:简单的全期平均法是对时间数列的过去数据个不漏地全部加以同等利用; 移动平均法:移动平均法则不考虑较远期...
  • 时间序列分析之一次指数平滑法

    千次阅读 2016-05-13 11:05:23
     指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法、Holt双参数线性指数平滑法、...一次指数平滑法公式如下:  —————
  • 次指数平滑法 C++

    千次阅读 2018-04-14 11:40:16
    它不能单独地进行预测,必须与一次指数平滑法配合,建立预测的数学模型,然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在,线性二次指数,平滑法只利用三个数据和一个α值...
  • 为了使Kubernetes集群对部署在其上的应用资源使用量能“提前”响应,并根据预测值为应用及时、准确、动态地调度和分配资源,提出了种基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型,根据历史数据预测未来的...
  • 一次指数平滑预测

    千次阅读 2019-03-20 10:53:47
    1、一次指数平滑预测 例子: 已知某种产品最近15个月的销售量如下表所示: 用一次指数平滑预测下个月的销售量y16。 为了分析加权系数a的不同取值的特点,分别取a=0.1,a=0.3,a=0.5计算一次指数平滑值,并设...
  • 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...
  • 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: ...
  • 一次指数平滑法:Ft+1 =aYt+(1-a)Ft Ft表示t时预测值,Yt表示t时观察值。t取1时,F1=Y1。a为平滑系数,介于0到1之间。 最终的式子展开为 平滑系数接近1:越近的值影响越大,模型对时间序列的反应越及时,适合随机...
  • 文章针对数控机床对复杂零件高精度加工的要求,在分析系统轮廓误差的基础上,提出了一种带干扰观测器,并且将一次指数平滑模型预测法与交叉耦合控制相结合的轮廓误差实时补偿方法。前者旨在为系统每个单轴设计一个高...
  • 基于锦屏级水电站左岸高边坡工程部分监测数据,应用指数平滑法基本原理建立二次指数平滑法和三次指数平滑法预测模型,并应用该模型对左岸高边坡某工程部位监测位移等变形物理量进行预测预报分析,结果表明,改进的...
  • 1. 简单序时平均数 也称算术平均。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去这样,今后也将这样”,把近期和远期数据等同化和平均化,因此只能适用于...
  • java代码实现指数平滑算法,其中包括一次,二次,三次

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,303
精华内容 1,721
关键字:

一次指数平滑法预测