移动平均法和指数平滑法中，哪种提供更合适的预测 移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。其实这两种方法都各有优缺点，移动平均法是对每一期的预测都加入了前一期的实际结果，其主要缺点是预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；指数平滑法的主要缺点是难以确定指数平滑系数，受主观影响较大。所以都可以试一下，得到的结果不一定最好，但这至少是两种比较科学的工具。有兴趣可以了解一下灰关联预测，实际中应用的误差还是比较小的，但这个工具内的数学模型却连发明者自己都无法证明。
客流预测方法 为了准确把握客流运输量的未来特征，许多学者提出了多种预测模型，进行了有益的探索。预测方法已有300多种，归纳起来大体分为定性预测和定量预测两类。。
平滑指数法的特点及优缺点？ 平滑指数法的特点：简单的全期平均法知是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍道弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。平滑指数法的优缺点：1、优点：所需数据资料少，就可以预测出来所需要的结果，指数内平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零容的权数是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。2、缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重，所以只能进行短期预测。
指数平滑法优缺点及适应范围 指数平滑预测法的2113优点：对不同时间的数据的非等权处5261理较符合实际情况4102。实用中仅需选择一个模1653型参数，即可进行预测，简便易行。具有适应性，也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法的缺点：对数据的转折点缺乏鉴别能力，但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期预测的效果较差，故多用于短期预测。适应范围指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为(1-a)。指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。扩展资料指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。。
