Holt-Winters

最新推荐文章于 2024-05-22 16:04:14 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/u010665216/article/details/78051192

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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 4430
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模型分析及时间序列预测
ShadowAJ
04-24 1万+
文章目录数据特点异常检测预测器设计同比环比预测器基线预测器Holt-Winters预测器三次指数滑动平均算法报警模型中的预测器计算序列的周期性数据残差数据实时预测报警检测比较器的设计一些问题及完善空间 数据特点 订单量时间序列有两个明显的特征： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，早10点高峰和晚8点高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受促销等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 异常...
Holt-Winters模型原理分析及代码实现（python)
热门推荐
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
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。
时间序列模型之指数模型(Holt-Winters Model)
WenbinYao&YouweiHu
11-08 5331
今天学习了一下时间序列模型中的指数平滑模型。 时间序列数据的常用模型包括：Holt-Winters Model以及著名的Arima Model。 时间序列模型一般包含3种components: Trend Component Seasonal Component Irregular Component 分别用来捕捉趋势、季节项和随记误差项。 进而可以想到两种对各种成分的组合方式，分别是相加模型和...
时间序列预测：Holt-Winters方法
酒酿小圆子呀～
05-22 5179
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。
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
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...
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。 ...
消费者信心指数分析报告代码 利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑
07-01
消费者信心指数分析报告代码 利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑法、条件异方差模型实现消费者信心指数时间序列的分析和预测。并对三种消费者景气指数（信心指数、预期指数、满意指数）进行协整检验。是课程期末大...
消费者信心指数分析报告代码 利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑法、
07-01
消费者信心指数分析报告代码 利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑法、条件异方差模型实现消费者信心指数时间序列的分析和预测。并对三种消费者景气指数（信心指数、预期指数、满意指数）进行协整检验。是课程期末大...
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...
vectorized-holt-winters:用Numpy在Python中实现矢量化Holt Winters指数平滑
05-09
矢量化冬冬 使用矢量化代码的Holt Winters指数平滑模型的Python 3实现。 目前已实施 路线图 双指数平滑功能和笔记本示例 三重指数平滑函数和示例笔记本 查找理想的\ alpha，\ beta，\ gamma的优化功能。 图形示例笔记本
时间序列分析实战（四）：Holt-Winters建模及预测
jd1813346972的博客
02-26 2988
针对时序进行Holt-Winters建模及预测，包括详细代码及分析。
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...
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...
时间序列挖掘-三次指数平滑法(Holt-Winters)
qq_32628233的博客
06-06 1万+
一、为何这个方法被称为“指数”平滑法？ 要找出答案，展开它的递推关系式即可知道：   从这里可以看出，在指数平滑法中，所有先前的观测值都对当前平滑值产生了影响，但它们所起的作用随着参数 的幂的增大而逐渐减小。那些相对较早的观测值所起的作用相对较小，这也就是指数变动形态所表现出来的特性。从某种程度上来说，指数平滑法就像是拥有无限记 忆且权值呈指数级递减的移动平均法。
Python 时间序列预测：Hot-winters
Python数据之道
07-30 3459
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...
Python实现时间序列分析霍尔特季节性平滑模型(Holt算法)项目实战
张陈亚的博客
02-18 1849
Python实现时间序列分析霍尔特季节性平滑模型(Holt算法)项目实战
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
holt-winters模型
最新发布
04-28
### Holt-Winters 模型的实现方法 Holt-Winters 模型是一种用于时间序列预测的强大工具，特别适合处理带有趋势和季节性的时间序列数据。以下是关于其具体实现方式的详细介绍： #### 1. 数据准备 在应用 Holt-...
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