c++教程 指数平滑预测法步骤？

指数平滑预测法步骤？

步骤：

1。首先计算主指数平滑值和次指数平滑值之间的差值；

2。将差值添加到主要指数平滑值中；

3。考虑趋势变化值。

一次指数平滑法如何计算（要详细步骤）？

F7=0.3×480（1-0.3）（6月预测）6月预测可计算如下：F6=0.3×410（1-0.3）×390（直接使用4月销量），然后将计算出的答案放入第一个水平。具体答案不计算，而是计算方法

第一指数平滑法的递推关系如下：

s{i}=alpha x{i}（1-alpha）s{i-1}，其中0LeqalphaLeq 1

平滑指数法的推导？

二次指数平滑法是一种指数平滑法，用于再次平滑第一个指数平滑值。它不能单独预测，必须先配合指数平滑法建立预测的数学模型，然后利用数学模型确定预测值。线性二次指数平滑法仅使用三个数据和一个α值进行计算。在大多数情况下，首选线性二次指数平滑法作为预测方法。

什么是二次指数平滑法？

预测值=ax（上期实际值）+（1-A）x（上期预测值）。当时间序列没有明显的趋势变化时，可以用指数平滑法进行预测。预测公式为：YT 1“=ayt（1-A）YT”，其中YT 1“——t1的预测值，即本期（T期）的平滑值st；YT——T期的实际值；YT“——T期的预测值，即上期的平滑值st-1。公式也可以写成：YT 1“=YT”a（YT-YT”）。当期贴现与实际价值之和为当期贴现与实际价值之和。在指数平滑法的计算中，关键是α的取值，但α的取值容易受到主观因素的影响。因此，合理地确定α值是非常重要的。一般来说，如果数据波动较大，α值应该较大，这会增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应较小。一般认为有以下几种方法可供选择：经验判断。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预报员的经验。1当时间序列呈现相对稳定的水平趋势时，应选择较小的α值，一般在0.05～0.20之间。当时间序列波动，但长期趋势变化不大时，可选择稍大的α值，通常在0.1～0.4之间。当时间序列波动较大时，长期趋势变化较大，表现出明显而快速的上升或下降趋势，为了使预测模型更敏感，更快地跟上数据的变化，应选择较大的α值，如0.6-0.8。二次指数平滑预测二次指数平滑是一次指数平滑的再平滑。它适用于具有线性趋势的时间序列。预测公式为：YT M=（2 AM/（1-A））YT“-（1 AM/（1-A））YT=（2 YT”-YT）M（YT”-YT）A/（1-A），其中YT=ayt-1”（1-A）YT-1。显然，二次指数平滑是一个截距为（2yt“-YT）、斜率为（YT“-YT）a/（1-a）、预测天数为自变量的线性方程。二次指数平滑的基本公式是st=αst（1-α）st-1 YT t=at BTT at=2st st BT=（α/1-α）（st st）。St——T周期的第一个指数平滑值；St-1——T周期的第二个指数平滑值；α——平滑系数；YT——T周期的预测值；T——T周期后的周期数。

一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的？

移动平均法的基本原理是用移动平均法消除时间序列中的不规则变化和其他变化，从而揭示时间序列的长期趋势。指数平滑法是在移动平均法的基础上发展起来的一种时间序列分析和预测方法。它通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，预测现象的未来。其原理是任意时段的指数平滑值是当前时段的实际观测值与前一时段的指数平滑值的加权平均值。实际上，这两种方法各有优缺点。移动平均法将上一期的实际结果加到每个期的预测中。它的主要缺点是预测值总是停留在过去的水平上，不能预期未来会有较大或较小的波动。指数平滑法的主要缺点是指数平滑系数难以确定，且受主观因素影响较大。所以你可以全部试试。结果可能不是最好的，但它们至少是两种科学工具。如果你有兴趣，你可以理解灰色关联预测。实际应用中误差较小，但该工具的数学模型不能由发明者本人证明。