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三次指数平滑java代码 三次指数平滑法excel操作( 二 )

IT技术数据


3.1 平滑值表达式
3.2 预测值表达式
3.3 说明
初始值设定：参数为0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=246.1，S0(1)=246.1，S0(1)=244.5
3.4 适用范围
时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需采用三次指数平滑序列进行预测 。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑 。
3.4 案例
对最开始问题的解答：
针对问题一 ：
Eviews中 ， 对于一次指数平滑，初始值以前8期的均值来确定；二次指数平滑我暂时还不确定；三次指数平滑Eviews不可以做 。
针对问题二 ：
Eviews初始值无法自己设定 。
针对问题三 ：
End of Period Levels:Mean 是一次指数平滑出现的结果，表示未来1期的预测值 。
针对问题四 ：
一次指数平滑，未来1/2/3……/n 期，都为一个值 。
二次指数和三次指数平滑，可以根据方程公式算出未来未来1/2/3……/n 期的预测值 。
数据参考来源
最后祝大家学习愉快~
三次指数平滑（holt-winter）我现在深深的发现我老公就是个杠精 ， 我说啥他都要杠，不杠就活不了了 。
生气 。
这里不多说指数平滑的原理，直接给一个结论 。
请王越不要在跟我抬杠，千恩万谢 。
一次指数平滑预测值恒为常数，所以最好只做1期预测 。
最近我司又让我做时间序列了，就目前我的水平而言，做出来的效果最好的是xgboost算法 。
出于兴趣，自己研究了holt-winter的使用方法 。
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
数据样式如下，一小时一个点，逗号前面是时间，后面是数值 。
1、先拿到数据 ， 一小时一个点 ， 去除时间标记，拿到数值 ， 按照时间顺序 ， 存入数组y3中 。
2、设置模型的参数
看一下源码里怎么说的
参数：
第一个endog，当然是时间序列的数据了 ， array-like的形式 。
第二个trend是趋势，有三种可选项，就是加法趋势和乘法趋势还有None 。
第三个damped是衰减，Boolean，是否对趋势进行衰减 。
第四个seasonal是季节性（周期），也是三种选项，加法、乘法还有None 。
第五个seasonal_periods，季节性周期，int型，holt-winter要考虑的季节的数量 。简单来说，多少点是一个周期？你可以设定为一天 ， 一星期，一个月，一年等等
参数比较简单，一目了然 。
我这边设置的趋势和季节都是加性的 。因为数据是一小时一个点的 ， 所以周期我给的是24，即一天为一个周期 。
3、拟合模型
4、预测
看这个效果还不错是吧，那是因为前面都在训练集里面，真正展现实力的是后面分叉的部分 。效果很差 。
如果只是把后面的部分截出来看，是不是对比更明显一点 。
下图是我用同样的数据，holt-winter和xgboost预测效果以及真实值的对比效果
“指数平滑法”计算机C语言程序指数平滑法是生产预测中常用三次指数平滑java代码的一种方法 。也用于中短期经济发展趋势预测三次指数平滑java代码，所有预测方法中三次指数平滑java代码，指数一次指数平滑法
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三次指数平滑java代码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 。

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