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三次指数平滑java代码 三次指数平滑法excel操作

IT技术数据

求一个三次指数平滑的matlab程序 。。。。。。。。。急急急急急 。。。close all
clear,clc
%统计数据 实际值
arr = [143 152 161 139 137 174 142 141 162 180 164 171 206 193 207 218 229 225 204 227 223 242 239 266]';
[m,nn]=size(arr);
alpha = 0.15;% 平滑常数的范围为[0,1]
%1次指数平滑
s1 = zeros(m,1);
s1(1,1) = arr(1,1);
for i=2:m
s1(i) = alpha*arr(i,1)+(1-alpha)*s1(i-1);
end
sx1 = s1
%2次指数平滑
s2 = zeros(m,1);
s2(1,1) = arr(1,1);
for i=2:m
s2(i) = alpha*s1(i,1)+(1-alpha)*s2(i-1);
end
sx2 = s2
%3次指数平滑
s3 = zeros(m,1);
s3(1,1) = arr(1,1);
for i=2:m
s3(i) = alpha*s2(i,1)+(1-alpha)*s3(i-1);
end
sx3 = s3
%计算二次曲线中的参数
a = zeros(m,1);
b = zeros(m,1);
c = zeros(m,1);
beta=alpha/(2*(1-alpha)*(1-alpha));
a = 3*sx1-3*sx2+sx3;
b = beta*((6-5*alpha)*sx1-2*(5-4*alpha)*sx2+(4-3*alpha)*sx3);
c = beta*alpha*(sx1-2*sx2+sx3);
%二次曲线模型 a+b*t+c*t*t
t = 1;%
sf = zeros(m,1);
% sf(1,1) = arr(1,1);
sf = a+b*t+c*t*t%预测
指数平滑方法深度解析（一次二次三次）CSDN同步参考链接
指数平滑方法说起来感觉挺简单三次指数平滑java代码的，不就是几期求均值吗，但是三次指数平滑java代码你知道在Eviews里做指数平滑模型三次指数平滑java代码的时候 ， 1、他的初始值是如何确定的吗？2、初始值的确定方法可以按照三次指数平滑java代码我们想的去改变吗？3、Eviews得到结果中的 End of Period Levels:Mean代表什么意思？4、如果进行预测，期数增加1期或者2期，3期的话，序列对应的sm又是什么样的？今天我们就结合Excel 和 Eviews 的结果进行对比，并给出上述问题的解析 。
原始数据序列：yt
平滑值序列：St
预测值序列：yt_fore
1.1 平滑值表达式
1.2 预测值表达式
初始项可以自行定义（比如使用第1期值，或者前3期平均值等） ， 也可以由软件自动给出 。
1.3 说明
之所以给出这两个表达式，是因为网络上出现的次数太多了，而且还让人混乱，实际上这两个表达式的关系是：t+1 期的预测值是 t 期的平滑值。
s0 y0 y0预测值的初始值：都用前三期的平均值表示，即
参数为0.5，y0=23，S0=(y1+y2+y3)/3=11，y0_fore=11
参数值a：0.5
1.4 适用范围
当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测 。
1.5 案例
通过 Excel 和 Eviews 结果对比 ， 发现 ， Eviews给出的结果是预测值结果（没有平滑值） 。并且 Eviews 的初始预测值即y0的预测值默认为前8期的均值 。（红色单元格即为验证过程）
原始数据序列：yt
一次平滑值序列：St(1)
二次平滑值序列：St(2)
预测值序列：yt_fore
2.1 平滑值表达式
2.2 预测值表达式
2.3 说明
初始值设定：参数为0.9，y0=23，S0(1)=23，S0(1)=28.4
2.4 适用范围
当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来进行预测将存在明显的滞后偏差，此时需要使用二次指数平滑 。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑 。
2.5 案例
可以发现，Eviews 的二次指数平滑结果即为预测值结果 ， 与 Excel 的预测结果不是很一致，原因可能是初始值的设定可能不一样 。（我暂时也不知道 Eviews 的二次指数平滑的初始值设定规则是什么）
原始数据序列：yt
一次平滑值序列：St(1)
二次平滑值序列：St(2)
三次平滑值序列：St(3)
预测值序列：yttt_fore

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