Holt-Winters方法预测水电发电量

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分类专栏： # python 网络公开数据实战 文章标签： python 线性回归
于 2022-04-22 17:28:17 首次发布
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本文通过Holt-Winters方法对水电发电量进行预测，涉及数据预处理、差分处理、稳定性分析及ARIMA模型。经过处理，数据趋于稳定，适合进行预测。最终模型在训练数据上的表现良好，预测结果可用于未来参考。
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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
Holt-Winters模型人口预测
02-15
Holt-Winters 模型拟合与预测：利用 Holt-Winters 指数平滑模型（仅用趋势部分）拟合二阶差分后人口数据。设定平滑系数后进行模型拟合，预测未来 10 年人口二阶差分数据，再恢复为原始人口水平，生成预测表格。 ...
Holt-Winters模型原理分析及代码实现（python)
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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
时间序列分析实战（四）：Holt-Winters建模及预测
jd1813346972的博客
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【时间序列预测算法】——Holt-Winters算法介绍及代码实现
BlackValley的博客
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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
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)
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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。
时间序列预测的“亲民神器”：Holt-Winters指数平滑法，手把手教你搞定趋势与季节！
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Holt-Winters指数平滑法是一种高效的时间序列预测方法，能同时捕捉长期趋势和周期性波动。该模型通过水平项、趋势项和季节项三个核心要素分解数据，提供加法与乘法两种形式以适应不同波动特征。本文以奶茶店销量预测为例，演示了完整的Python实现流程：从模拟数据生成、模型参数设置到未来30天预测。通过四维可视化结果（原始数据拟合、残差分布、误差时序和季节成分），直观展示模型效果。该方法无需复杂调参，代码简洁，是业务场景中实用的预测工具，特别适合具有明显趋势和季节性的数据预测。
基于BP-Holt-winters的气温预测模型
03-09
【基于BP-Holt-winters的气温预测模型】是一种结合了人工神经网络（BP神经网络）与三阶指数平滑算法（Holt-Winters方法）的中短期气温预测技术。该模型针对传统气象预测方法中数据收集困难、维度较大的问题，提出了...
时序预测方法——指数平滑法（Holt-Winters）
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一、时间序列： 时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。 举个比较简单的例子，一个人如果一年每天都量体重，这个每天记录的体重信息就是一个时间序列。 二、时间序列的平稳性  直观理解就是随着时间的变化这个数列变化不大，但这种理解在现实生活中并不适用，其实通常时间序列模型要求的是协方差平稳，或者弱平稳，即时间序列的统计特征不随时间推移而变化： 1...
时间序列预测：Holt-Winters方法
酒酿小圆子呀～
05-22 6192
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Review on probabilistic forecasting of photovoltaic power production and electricity consumption---论文阅读(3)。
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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
Python 时间序列预测：Hot-winters
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来源：Python中文社区1. 什么是Holt-Winters时间序列是非常常见的数据格式，以[时间，观测值]形式表现，如下图。现实场景中如股票走势图，国家GDP历年数据，机器cpu利用率...
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