二次指数平滑模型参数,holt指数平滑法模型

二次指数平滑模型参数,holt指数平滑法模型

一次指数平滑## 一次指数平滑data["1exp"] = SimpleExpSmoothing(data["value"]).fit(smoothing_level=alpha).fittedvalues 1. 2. 可视化结果如下二次指数平St(1)为第t期的一次指数平滑值St(2)为第t期的二次指数平滑值α为平滑常数预测模型Ft+T=at+btTFt+T为t+T期预测值T为未来预测的期数at,bt分别为模型参数at=2St(1)-St(2)

╯＾╰〉 一次指数平滑法不考虑趋势与季节性，因此参数仅有alpha。二次指数平滑法在一次的基础上进一步考虑了趋势，因此参数为alpha和beta。三次指数平滑法在二次的基础上进一步考虑了季节指数平滑可继续拆分为一次平滑，二次平滑和三次平滑（即Holt-Winters法），一次平滑法为历史数据的加权预测，二次平滑法适用于具有一定线性趋势的数据，三次平

二次指数平滑值记为) 2 (tS,它是对一次指数平滑值) 1 (tS计算的平滑值，即) 2 (1) 1 ( ) 2 () 1 (  t t tS α S α S (1) 二次指数平滑法主要用于变参呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6

二次指数平滑值记为St ,它是对一次指数平滑(1)值St计算的平滑值，即(1)变参数线性趋势预测模型的st(2) = aSt 十(1 a)St(;二次指数平滑法主要用于变参数线性趋二次指数平滑，也叫双指数平滑，是指数平滑的扩展。常用实现为Holt指数平滑，方法中包含一个预测方程和两个平滑方程(水平平滑方程+趋势预测方程)。其中，趋势部分又可分为加性趋势和

二次指数平滑法(Holt’s linear trend method) 1.定义2.公式二次指数平滑值：二次指数平滑数学模型：3.案例实现三次指数平滑法(Holt-Winters’seasonal method) 1.定义2.公式1. ⼀次指数平滑原始数据序列：yt 平滑值序列：St 预测值序列：yt_fore 1.1 平滑值表达式⼀次指数-平滑值表达式1.2 预测值表达式⼀次指数-预测值表达式初始项可以⾃⾏定