ZKX's LAB

标准指数法可以进行预测评价 季节指数法的计算步骤

2020-07-21知识4

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。如何用指数平滑法预测销售额 1.可以根据预测公式进行2113计算据平滑5261次数4102不同,指数平滑法分为:一次指数平1653滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。(一)一次指数平滑法当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测。其预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中,yt+1'-t+1期的预测值,即本期(t期)的平滑值St;yt-t期的实际值;yt'-t期的预测值,即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作:yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见,下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。(二)二次指数平滑预测二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为:yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。(三)三次指数平滑预测三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是:yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2式中,yt=ayt-1+(1-a)yt-1它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据。指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式:St=aYt-1+(1-a)St-1指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中,yt+1'-t+1期的预测值,即本期(t期)的平滑值St;yt-t期的实际值;yt'-t期的预测值,即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作:yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见,下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。其特点是:第一,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)。第二,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:一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整,添加趋势修正值,可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数。生态影响预测评价方法中,指数法的应用包括()。 A.生态因子单因子质量评价 B.生态 参考答案:A,B,C解析:A、B、C三项都属于指数法的应用,而D项属于类比法的应用。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。原发布者:19911120xcc采用单因子标准指数法进行水环境质量现状评价,评价结果见表3-4。pH评价模式:PpH=(pHj-7.0)/(pHsu-7.0)pHj>7.0PpH=(7.0-pHj)/(7.0-pHsu)pHj≤7.0式中:pHj—第j取样点的pH值;pHsu—评价标准的上限值。DO评价模式:当DOj≥DOsSDO,j=|DOf-DOj|/(DOf-DOs)当DOj,j=10-9*DOj/DOs式中:SDO,j—DO的标准指数;DOf—某水温、气压条件下的饱和溶解氧浓度,mg/L,计算公式常采用DOf=468/(31.6+T),T为水温,℃。其它指标评价模式:Pi=Ci/Si式中:Pi—第i项污染物的污染指数;Ci—第i项污染物的实测值,mg/L;Si—第i项污染物的评价标准值,mg/L。表3-4澄潭江水质评价指标由表3-4可知,澄潭江棠村断面处各污染物单因子指标均,能够满足《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)表1中Ⅲ类标准要求;澄潭江上镜岭溪西和跃进水库断面处的各污染物单因子指标均≤1,能够满足《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)表1中Ⅱ类标准要求,表明区域地表水环境质量较好。本次环评期间,为预测本项目排水对左于江水质环境影响,在左于江上取水样监测分析了COD值,测得左于江水质中COD约为3.2mg/L,达到《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)表1中Ⅱ类标准。季节指数法的计算步骤 1、收集历年(通常至少有三2113年)各月5261或各季的统计资料(观察值)。2、求4102出各年同月或同季观察1653值的平均数(用A表示)。3、求历年间所有月份或季度的平均值(用B表示)。4、计算各月或各季度的季节指数,即C=A/B。5、根据未来年度的全年趋势预测值,求出各月或各季度的平均趋势预测值,然后乘以相应季节指数,就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值。是以时间序列含有季节性周期变动的特征,计算描述该变动的季节变动指数的方法。一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的?? 预测值=aX(上一期的实际值)+(1-a)X(上一期的预测值)。当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测。其预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中,yt+1'-t+1期的预测值,即本期(t期)的平滑值St;yt-t期的实际值;yt'-t期的预测值,即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作:yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见,下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。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,一般来说,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。如果数据波动平稳,α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择:经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时,应选较小的α值,一般可在0.05~0.20之间取值;2、当时间序列有波动,但长期趋势变化不大时,可选稍大的α值,常在0.1~0.4之间取值;3、当时间序列波动很大,长期趋势变化幅度较大,呈现明显且迅速的上升或下降趋势时,宜选择较大的α值,如可在0.6~0.8间选值,以使预测模型灵敏度高些,能迅速跟。一次指数平滑法如何计算(要详细步骤) F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)6月份预测可以这样算F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额)然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算,只是说一下计算方法

#指数平滑法

随机阅读

qrcode
访问手机版