R语言建立指数平滑模型预测数据

最新推荐文章于 2024-07-27 00:27:30 发布
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分类专栏： R 数据分析 文章标签： r语言
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确定研究目的以及确定因变量和自变量

研究目的：建立指数平滑模型，预测接下来的 14 天的数值。

目录

确定研究目的以及确定因变量和自变量

数据预处理

缺失值处理

创建时间序列

分割训练集和测试集

简单指数平滑法构建模型

霍特模型AAN（相加误差，相加趋势，无季节性）

温斯特模型AAA（相加误差，相加趋势，有季节性）

最终模型与预测

数据预处理

缺失值处理

发现存在七个缺失值，用对应序列平均值填充，观察缺失值位置，发现数据出现连续缺失，故取数据前后间隔一个点，取两点的平均值填充。

创建时间序列

由实验发现，以365天为一周期，观察加法分解图，发现该序列的会出现明显的断层，周期太长导致大部分数据无法被预测。

以14天为一周期，观察序列图，发现数据呈现较小的长期趋势，明显的季节性。

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R语言时间序列（time series）分析实战：简单指数平滑法预测
data+scenario+science+insight
09-21 1136
R语言时间序列（time series）分析实战：简单指数平滑法预测 目录 R语言时间序列（time series）分析实战：简单指数平滑法预测 #数据集 #加载时间序列数据 #简单指数平滑法预测 #数据集 #加载时间序列数据 kings <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/misc/kings.dat",skip=3) kings kingstimeseries <- ts(kings) kingstimes
R语言时间序列分析：霍尔特指数平滑法预测
DevRevolt的博客
08-24 587
需要注意的是，实际应用中，我们需要根据具体的数据特征和需求来选择合适的时间序列模型和参数，以获得更准确的预测结果。霍尔特指数平滑法可以用于单变量时间序列的预测，它基于指数平滑的概念，并结合了数据的趋势（trend）和季节性（seasonality）的影响。霍尔特指数平滑法是时间序列分析中的一种重要方法，它可以用于预测具有线性趋势和季节性趋势的数据。包，它提供了执行时间序列分析和预测的函数。霍尔特指数平滑法的预测结果可以通过绘制时间序列图来进行可视化，以更好地理解数据的趋势和预测结果。
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
weixin_34199405的博客
12-12 4911
读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。 数据集如下所示： Age of Death of Successive Kings of England#starting with William the Conqueror#Source: McNeill, ...
R - 时间序列数据的预测——指数平滑法（一次、二次、三次）详解附代码与公式
Brandonn_Xu的博客
10-14 1万+
指数平滑法（Exponential Smoothing）是一种时间序列分析方法，用于处理时间序列数据的平滑和预测。它的核心思想是基于过去的观测值来预测未来的值，同时对过去的数据赋予不同的权重，最近的观测值被赋予更大的权重，从而捕捉到时间序列的趋势和季节性模式。指数平滑法的参数有3个——alpha、beta、gamma，分别对应数据、趋势、季节性。注意：参数值可以手动设定，参数值越大则模型越看重近期数据。若不设定参数，则软件会根据最大似然法计算得出参数值。
R语言简单指数平滑（自编函数）
weixin_50736686的博客
06-30 1752
R语言实现简单指数平滑（自编函数）
R语言：商业数据分析实例（3）【ets指数平滑法，时间序列】
lzc1009840152的博客
03-31 5943
ets指数平滑法，时间序列分析
ercizhishupinghua.rar_二次指数平滑_平均移动法_指数平滑法_指数平滑预测_数据平滑
07-14
它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值...
python构建指数平滑预测模型_python指数平滑
weixin_39947908的博客
12-01 1833
广告关闭回望2020，你在技术之路上，有什么收获和成长么？对于未来，你有什么期待么？云+社区年度征文，各种定制好礼等你！由此可以得到最优的平滑系数，这里可以引入线性规划的思想来求得最优解但是：python没有线性规划的包，所以就没有细致的代码写出来了，不过经过手动计算尝试这样子是可行的在python3下编程，一次指数平滑代码为：1 s1_1 = 4 x = 0 5 for n in range(0...
R语言中的指数预测模型
HackCyberX的博客
08-27 919
总结起来，R语言提供了强大的工具和包，可以方便地构建和应用指数预测模型。通过使用forecast包中的函数，我们可以快速构建指数平滑模型，并进行未来一段时间内的预测。指数预测是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来一段时间内的趋势和变动。在本篇文章中，我将介绍一种常见的指数预测模型，并提供相应的源代码。需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。在上面的代码中，我们首先安装并加载了forecast包，它提供了许多用于时间序列分析和预测的函数。
指数平滑预测模型
PY洋洋
04-19 9115
1.分类 2.简单指数平滑 简单指数平滑预测： 平滑系数的确定 R中实现： 3. Holt两参数指数平滑 4. Holt-Winters三参数指数平滑 5.ARIMA加法季节模型 R实现 例题：
安卓自定义时间选择器_R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化...
weixin_39639174的博客
12-12 139
原文链接：http://tecdat.cn/?p=13971​tecdat.cnR语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。包括：自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。各种图形叠加层，包括 阴...
R语言与数据分析之九：时间内序列--HoltWinters指数平滑法
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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，
时间序列分析★★★★
最新发布
huahua121_的博客
07-27 2325
•作时间序列图；•判断时间序列包含的变动成分；•时间序列分解（有周期性且包含长期趋势、季节变动或循环变动）；•建立时间序列分析模型；•预测未来的指标数值。时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来。在使用该模型的时候注意剔除异常值和结合背景，不要硬套模型，注意检验白噪声残差，使用AIC和BIC原则选择合适的模型。
指数平滑法
weixin_34362790的博客
04-11 1311
 一次移动平均法　　 　　一次移动平均法是收集一组观察值，计算这组值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样有利于较大限度的平滑由随机性所带来的严重偏差；反之，当数据的随机性因素较小时，宜选用较小的N，这有利于跟踪数据的变化。 　　移动平均法的优点有：1. 计算量小；2. 移动平均线能较好的反应时间序列的趋势及其变化。 　　移动平均法的两个主要限制：...
时间序列预测之一：指数平滑法（二）R语言——代码实现
满腹的小不甘
06-06 1万+
参考：https://www.cnblogs.com/fengzzi/p/10044426.html 指数模型是用来预测时序未来值的最常用模型。这类模型相对比较简单，但是实践证明它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如 单指数模型（simple/single exponential model）拟合的是只有常数水平项和时间点i处随机项的时间序列，这时认为时间序列不...
指数平滑预测系列算法ETS——简述
南瓜派三蔬
09-26 5209
整理自 Forecast:Principle and Practice chapter7,如有不清楚的地方,请参考原书 如有不清楚的地方,如有不清楚的地方,请参考原书 请参考原书 https://otexts.com/fpp2/ets.html 。 ...
模型中运行时间顺序_时间序列分析|(ETS)指数平滑模型及R中实践
weixin_39566493的博客
01-03 893
你是否想要做时间序列分析，但却不知道代码怎么写？你是否不清楚时间序列分析各种模型该在什么情况下使用？本文将针对以上两个问题，带你入门时间序列分析~等等！不止’入门‘读完这篇，你立即就能在R中写出不同模型的相应代码~ 先介绍以下我自己吧~ 我目前是Warner Bros.做Data Scientist，记得刚入职时，老板就跟我说未来我的主要任务是用各种类型的时间序列模型做预测：预测好莱坞游览车未来...
【数学建模】时间序列分析：指数平滑和ARIMA模型
Anadem‘s Blog
09-18 8458
时间序列分析 前言 很多人认为index{ARIMA-ETS equivalences}ARIMA模型相较于指数平滑模型（ETS）更为一般化，这其实是一个较为普遍的错误认识。虽然线性指数平滑模型其实都是 ARIMA 模型的特例，但是非线性的指数平滑模型在 ARIMA 模型中并没有对应的部分。另一方面，也有很多 ARIMA 模型不包含指数平滑的部分。二者还有一个重要区别：所有指数平滑模型都是非平稳的，而有些ARIMA模型是平稳的。 拥有季节性或者非衰减趋势的指数平滑模型拥有两个单位根（即它们需要进行两次差分
指数平滑法之收入预测
qingsi11的博客
10-28 9199
时间序列平滑法包括：简单平均法、移动平均法（简单移动平均法和加权移动平均法）、一次指数平滑法（Single Exponential Smoothing）、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法、霍特（Holt）双参数指数平滑法、布朗三次指数平滑法、温特（Winter）线性和季节性指数平滑法等。下面介绍一次指数平滑法、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法（二次指数）和布朗三次指数平滑法。 1、指数平滑的定义及公式 （1）产生背景：指数平滑由布朗提出：时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合
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