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  • 一次平滑预测
    2021-04-21 15:35:40

    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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    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...

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    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......

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    本文链接:https://blog.csdn.net/NIeson2012/article/details/51980943

    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:

    用一次指数平滑值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,并设初始值为最早的三个数据的平均值,:以= 0.5的一次指数平滑值计算为例,有

    计算得到下表:

    按上表可得  时间15月对应的19.9  26.2  28.1可以分别根据预测公式来预测第16个月的销售量。

    = 0.5为例:        y16=0.5*29+(1-0.5)*28.1=28.55(万台)

    由上述例题可得结论

    1)指数平滑法对实际序列具有平滑作用,权系数(平滑系数)a  越小,平滑作用越强,但对实际数据的变动反应较迟缓。

    2)在实际序列的线性变动部分,指数平滑值序列出现一定的滞后偏差的程度随着权系数(平滑系数)a  的增大而减少,但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来进行预测仍将存在着明显的滞后偏差。因此,也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再进行二次指数平滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直线趋势预测模型,故称为二次指数平滑法。
    2、二次指数平滑预测

     

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    前言

    这篇文章主要讲述如何用matlab实现二次平滑预测

    一、二次平滑预测原理

    指数平滑法是移动平均法中的一种,其特点在于给过去的观测值不一样的权重,即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。

    二、代码实现

    代码如下(示例):

    origindata=table2array(arimadata);
    ylength=length(origindata); %读取长度
    ypredict(1)=origindata(1);   %第一次的值不平滑预测
    ypredicttwo(1)=origindata(1);    %第一次的值不二次平滑预测
    a=0.95;  %选择系数a
    
    %第一次平滑  平滑预测值=a*上一次原值+(1-a)*上一次平滑值
    for i=2:ylength   %第一次指数平滑
       ypredict(i)=a*origindata(i-1)+(1-a)*ypredict(i-1);    
    end
    
    %第二次平滑   二次平滑=a*本次平滑值+(1-a)*上次二次平滑值
    for i=2:ylength   %第一次指数平滑
       ypredicttwo(i)=a*ypredict(i)+(1-a)*ypredicttwo(i-1);
    end
    plot(origindata,'r');
    hold on;
    plot(ypredict,'g');
    hold on;
    plot(ypredicttwo,'b');
    

    总结

    代码可以直接运行,如有不懂请留言哦。

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