本文介绍了Holt线性趋势模型，指数趋势模型及其阻尼形式。Holt模型通过预测方程和平滑方程处理趋势数据，而指数趋势模型则通过相乘的方式处理水平和趋势。阻尼趋势模型针对长期预测过高问题，引入阻尼参数以保持预测的稳定性。此外，乘法阻尼趋势模型由Taylor在2003年提出，进一步优化了趋势预测。
1 Holt线性趋势模型
Holt 在1957年把简单的指数平滑模型进行了延伸，能够预测包含趋势的数据，该方法包含一个预测方程和两个平滑方程（一个用于水平，另一个用于趋势）：
Forecast equationLevel equationTrend equationy^t+h|tℓtbt=ℓt+hbt=αyt+(1−α)(ℓt−1+bt−1)=β∗(ℓt−ℓt−1)+(1−β∗)bt−1Forecast equationy^t+h|t=ℓt+hbtLevel equationℓt=αyt+(1−α)(ℓt−1+bt−1)Trend equationbt=β∗(ℓt−ℓt−1)+(1−β∗)bt−1
其中 ltlt 代表时刻t的预估水平， btbt 代表时刻t的预测趋势（或坡度）， α
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