【GESP】C++二级练习 luogu-B3698 [语言月赛202301] 一次函数

于 2025-03-06 09:20:09 发布
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文章标签： c++ 开发语言
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R语言时间序列分析实战：Holt-Winters平滑法预测
PixelEnigma的博客
08-11 375
总结起来，本文介绍了如何使用R语言进行时间序列分析，并重点讨论了Holt-Winters平滑法的应用。通过以上的步骤，我们已经完成了Holt-Winters平滑法的时间序列分析和预测。假设我们要预测某个商品每月的销售量，我们已经收集了过去两年的销售数据，保存在一个名为"sales.csv"的文件中。时间序列分析是一种重要的数据分析方法，可以帮助我们理解和预测时间上的变化。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行时间序列分析，并重点讨论Holt-Winters平滑法的应用。在上面的代码中，我们使用了。
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
09-21 2347
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
时间序列预测：Holt-Winters方法
酒酿小圆子呀～
05-22 4419
霍尔特-温特（Holt-Winters）方法是一种时间序列分析和预报方法。该方法对含有线性趋势和周期波动的非平稳序列适用，利用指数平滑法（EMA）让模型参数不断适应非平稳序列的变化，并对未来趋势进行短期预报。Holt-Winters 方法在 Holt模型基础上引入了 Winters 周期项（也叫做季节项），可以用来处理月度数据（周期 12）、季度数据（周期 4）、星期数据（周期 7）等时间序列中的固定周期的波动行为。引入多个 Winters 项还可以处理多种周期并存的情况。
非平稳时间序列分析（三）——季节模型（SARIMA、STL、Holt-Winters）
最新发布
weixin_74268817的博客
03-05 1312
总结时序分析中季节模型的基本相关知识点。
R语言时间序列学习+代码记录6：一次、二次、三次指数平滑（Holt、Holt-Winters exponential smoothing，ES）
lxyhehehehe的博客
11-06 1412
指数平滑（Exponential Smoothing）是一种时间序列预测方法，广泛用于需求预测、销售预测和库存控制等领域。它通过给数据中的不同时间点赋予不同的权重，近期的数据被赋予更高的权重，从而使预测能更快地适应最新的数据趋势。即不舍弃过去的数据，但基于逐渐减弱并收敛为零的权重，从而以本期观察值和前一期指数平滑值加权平均数作为预测。
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)
weixin_30731305的博客
04-01 4405
在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下...
Holt-Winters模型原理分析及代码实现（python)
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分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
09-21 6万+
引言最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量，于是乎，本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心，我就屁颠屁颠地去找资料，然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有，于是就去研究一番，并总结成这篇博客了。原理分析移动平均（The simple moving average (SMA)）直观上，最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，目前已知的方法是用窗口函
趋势预测方法（五）Holt-Winters模型_时序递推预测
aaakirito的博客
05-24 1万+
Holt-Winters模型 a基本原理： 该方法有点类似于SMA（移动平均）的思路，是对SMA的优化。主要因为SMA的参数数量过多时，计算时间慢，且计算复杂。Holt-Winters利用三次指数平滑法，将历史时序数据输入三个递推序列，再由三个序列的递推值来推算出预测数据的值。该模型的目的是训练出三次指数平滑法三个因数的最有效的取值，之后就可以继续预测了。 该方法可以有效的预测有线性趋势和周期波动的非平稳序列。 b模型原理： 简单指数平滑： 二次指数平滑： 三次指数平滑： 在二次指数
时间序列预测模型实战案例(二)(Holt-Winter)(Python)结合K-折交叉验证进行时间序列预测实现企业级预测精度(包括运行代码以及代码讲解)
Snu77的博客
09-17 1万+
MAE的误差大概在0.11,以下数据均是预测未知数据。Holt-Winters模型，也称为三重指数平滑模型，是一种经典的时间序列预测模型，用于处理具有趋势和季节性的时间序列数据。Holt-Winters模型基于指数平滑法，通过对历史数据进行加权平均来预测未来的值。它使用三个指数平滑系数来估计未来的趋势、季节性和平稳项，从而可以对未来的值进行预测。Holt-Winters模型的三个指数平滑系数分别为：α、β和γ。
Holt Winter 指数平滑模型
BigData_Mining的博客
07-19 1万+
1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效，但它们的计算比较难，因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。此外，移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化，也不能应用于现有数据集的范围之外。因此，移动平均法的预测效果相对较差。 指数平滑法(exponential smoothing)是一种简单的计算方案，可以有效的避免上述问题。按照模型参数的不同，指数平滑的形式可以分为一...
时间序列预测模型深度对比：ARIMA、Holt-Winters和Prophet的利弊
[时间序列预测模型深度对比：ARIMA、Holt-Winters和Prophet的利弊](https://i0.hdslb.com/bfs/article/banner/2cce48a7c498b1f87cbb2d63e3a9443ada4aa4a7.png) # 1. 时间序列预测模型概述 时间序列预测是利用历史...
holt-winters：作为示例，该存储库提供了对时间序列数据集的深入分析和预测，并总结了对Holt-Winter模型有更深入了解所需的数学概念。 它还包含使用brutlag算法进行时间序列异常检测的实现和分析
02-04
霍尔特冬天的预报 目录 介绍 Holt-Winters预测是一种对值序列随时间（时间序列）的行为进行建模和预测的方法。 数学概述 在分析实时序列模型之前，让我们了解对主题有更深入了解所需的一些基本概念。 时间序列 时间序列是按顺序和时间顺序排列的一系列数字数据点。 通常，将x轴或索引作为时间，并将y轴或值表示相应x值的值。 时间序列方面 级别-典型值或平均值 趋势-该实例的坡度 季节性-周期性重复模式 指数平滑 在了解什么是指数平滑之前，让我们了解为什么需要它。 为什么要进行指数平滑？ 时间序列的现实世界数据集很难预测，通常，假设与过去的数据相比，最近的数据具有更高的重要性，因此与过去的数据
Pandas时间序列分析实战教程：从时间序列分解到预测模型，掌握时间维度分析
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[时间序列分析实战：用Python精确预测趋势](https://cdn.educba.com/academy/wp-content/uploads/2021/05/Arima-Model-in-R.jpg) # 1. 时间序列分析基础 时间序列分析是统计学中一种重要的分析技术，常用于根据过去...
【机器学习(十)】时间序列—Holt-Winters方法—Sentosa_DSML社区版
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相比传统代码方式，利用Sentosa_DSML社区版完成机器学习算法的流程更加高效和自动化，传统方式需要手动编写大量代码来处理数据清洗、特征工程、模型训练与评估，而在Sentosa_DSML社区版中，这些步骤可以通过可视化界面、预构建模块和自动化流程来简化，有效的降低了技术门槛，非专业开发者也能通过拖拽和配置的方式开发应用，减少了对专业开发人员的依赖。
Holt-Winters 季节方法
fxlou的博客
03-25 6293
Holt (1957)和Winters (1960) 扩展了Holt的方法来捕捉季节性变化，该方法分为预测方程和三个平滑方程，一个是水平ltltl_t，一个是趋势btbtb_t，一个是季节性成分ststs_t，采用平滑参数α,β∗α,β∗\alpha,\beta^*和γγ\gamma，用mmm代表季节性周期，例如一年中季节的数量，季的数量m=4m=4m=4，月的数量m=12m=12m=12。 该...
【时间序列预测算法】——Holt-Winters算法介绍及代码实现
BlackValley的博客
06-21 1万+
背景 一阶二阶三阶指数平滑方法拟合效果均较好，通过结合数据自然属性，数据自身、趋势变化、季节性，提出了这三个角度的衡量量，可以说，理解起来更自然、更亲切。 公式 一阶： sts_tst​是t时刻对xtx_txt​的估计值，这里只有一个参数α，是数据本身的平滑属性的体现。 二阶： 引入了时间趋势变量btb_tbt​，优化了一下一阶的公式。同时还可以预测t+m时刻的值： 三阶： 又引入了季节性周期描述变量ctc_tct​，优化了一下二阶的公式。同时还可以预测t+m时刻的值： NOTE：ct
三次指数平滑法(Holt-Winters)
ShadowAJ
04-24 3万+
三次指数平滑法 https://blog.youkuaiyun.com/qq_32628233/article/details/51595479 ​​ 参数选择 ​α，ß，γ的值都位于[0,1]之间，可以多试验几次以达到最佳效果。 ​s,t,p初始值的选取对于算法整体的影响不是特别大，通常的取值为s0=x0,t0=x1-x0,累加时p=0,累乘时p=1. HoltWinters模型有三个可调参数，我们的目的就...
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