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第二种指数平滑方法是使第一个指数平滑值再次指数平滑。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。
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。
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。
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