修正的一次移动平均法,移动平均法趋势值

修正的一次移动平均法,移动平均法趋势值

修正移动平均法，是对给出的预测值进行修正，题目中会给出上期预测值。预测结果为本期预测值（移动平均法）的基础上公式为：修正后的预测销售量=未修正的预测销售量+(未修正的预测销售量-预测期前一期的预测销售量)。修正移动平均法，是对给出的预测值进行修正，题目中会给出上期预测值。移动平均法

1、移动平均法和平滑法5.1 一次移动平均法和一次指数平滑法5.2 线性二次移动平均法5.3 线性二次指数平滑法5.4 布朗二次多项式(三次)指数平滑法5.5 温特线性和季节性指数平滑但当时间序列出现直线增加或减少的变动趋势时，用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会出现滞后偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是作二次移动平均，利

但由于误差的积累，使得对越远时期的预测，误差越大，因此一次移动平均法一般只应用于一个时期后的预测(即预测第t+1 期) 。例4.1 某市汽车配件销售公司某年1 月—12 月的化修正移动平均法-亦称“水平变换移动平均法”。移动平均法的变形，适宜用于偶数项移动平均的情形。设m=2k (k=1,2,…为偶数。对于时间数列X1,X2,…Xn,按如下公式计算m项移动平均值：若

趋势外推法——中期到长期分解分析法——短期移动平均法——短期指数平滑法——短期自适应过滤法——短期平稳时间序列预测法——短期干预分析模型预测法——短期景气预测法可以看出，随着样本的增大，移动平均值会逐渐接近当前值(这里由于移动平均操作的步数较少，因此还有较大偏差)。容易得到上述公式有一个问题，就是在开始阶段的滑动平均值偏小，与真实值之

修正的移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，其计算公式为：EMA(t)=α*(Y(t)-EMA(t-1))+EMA(t-1) 其中，Y(t)为时间序列在t 时刻的观测值，EMA(t)为t 时刻的指数移动平均建议参考已有的框架：1、一个博士老哥基于pytorch写的预测框架pytorch-forecasting​github/jdb78/