时间序列-holt-winter指数平滑

最新推荐文章于 2024-09-30 08:57:03 发布
最新推荐文章于 2024-09-30 08:57:03 发布
阅读量1.2k 收藏 1
点赞数
分类专栏： CPDA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41358871/article/details/111710957
版权
本文深入探讨了Holt-Winter指数平滑方法在时间序列分析中的应用，详细解释了其原理和步骤，包括季节性调整和趋势预测，为数据预测提供了有效工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

winter指数

案例数据是1980年1月到1994年8月葡萄酒生产商销售的容量不到1L的澳大利亚酒的总量。
year Jan  Feb  Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1980 15136 16733 20016 17708 18019 19227 22893 23739 21133 22591 26786 29740
1981 15028 17977 20008 21354 19498 22125 25817 28779 20960 22254 27392 29945
1982 16933 17892
最低0.47元/天 解锁文章
java三次指数平滑_时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)
weixin_42349126的博客
02-26 1299
所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限的。这是一个大问题，因为数据集边缘的变动形态一般都是我们最感兴趣的部分。类似地，移动平均法也不能应用于现有数据集的范围之外。其结果是，它们对预测毫无用处。幸运的是，有一种很简单的计算方案能够避免所有这...
[数据挖掘] 48 时间序列预测 7 平滑法-复杂指数平滑法 Holt‘s linear method和 Holt-Winter method 美国铁路（美铁）客运公司数据
uforfor1的博客
07-24 225
【代码】[数据挖掘] 48 时间序列预测 7 平滑法-复杂指数平滑法 Holt‘s linear method和 Holt-Winter method 美国铁路（美铁）客运公司数据。
holtwinters.m:霍尔特冬季平滑-matlab开发
06-01
该文件包含 holt Winters 平滑的代码，然后绘制实际和预测结果。
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-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
补充6 供应链中的需求预测(二)时序预测法(移动平均法、简单指数平滑法、Holt模型和Winter模型)的具体实现——基于java的实现
weixin_56917624的博客
05-18 4140
本文主要说明如何使用Excel和Java建立移动平均法、简单指数平滑法、Holt模型和Winter模型，内附java源码。
时间序列预测之holt winter指数平滑模型
08-18
Holt-Winters指数平滑模型是一种常用的时间序列预测方法，用于处理具有趋势和季节性的数据。这个模型分为三个组件：level（水平）、trend（趋势）和seasonality（季节性）。Level表示时间序列的基准水平，trend表示...
Holt Winter时间序列模型
weixin_33829657的博客
10-13 2380
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
【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
Holt-Winters模型原理分析及代码实现（python)
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
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)
weixin_30731305的博客
04-01 4415
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...
【机器学习(十)】时间序列—Holt-Winters方法—Sentosa_DSML社区版
最新发布
weixin_45141860的博客
09-30 1077
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。
笔记&代码 | 统计学——基于R（第四版） 第十一章 时间序列预测
jiangti_ng的博客
12-30 2820
第一次听说这个很高大上的东西，实质就是x轴为时间呗，代码长到没完没了，期末考试考到就是考验心态
时间序列预测：Holt-Winters方法
酒酿小圆子呀～
05-22 4635
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。
时间序列分析之指数平滑法（holt-winters及代码）
热门推荐
anshuai_aw1的博客
09-07 6万+
在做时序预测时，一个显然的思路是：认为离着预测点越近的点，作用越大。比如我这个月体重100斤，去年某个月120斤，显然对于预测下个月体重而言，这个月的数据影响力更大些。假设随着时间变化权重以指数方式下降——最近为0.8，然后0.8**2，0.8**3…，最终年代久远的数据权重将接近于0。将权重按照指数级进行衰减，这就是指数平滑法的基本思想。 指数平滑法有几种不同形式：一次指数平滑法针对没有趋势和...
R语言与数据分析之九：时间内序列--HoltWinters指数平滑法
OR家园-howard
12-22 2万+
今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列：有增长或者降低趋势并且存在季节性波动的时间序列的预测算法即Holt-Winters和大家分享。这种序列可以被分解为水平趋势部分、季节波动部分，因此这两个因素应该在算法中有对应的参数来控制。 Holt-Winters算法中提供了alpha、beta和gamma 来分别对应当前点的水平、趋势部分和季节部分，参数的去执法范围都是0-1之间，并且参数接近0时，
Holt-Winters-季节性预测算法
路越的专栏
08-17 1万+
参考 Holt-Winters seasonal method Holt Winter 指数平滑模型
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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值