指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 指数滑动平均法

指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。所有预测方法中，简单的全期平均法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。5日滑动平均算法 一种具有双瞬变因子的LMS自适应滤波算法？曾召华 刘贵忠 马社祥（西安交通大学信息与通信工程研究所 西安710049）作者在文献〔4〕中提出了一种改进的瞬变步长SPLMS自适应滤。滑动平均与移动平均的关系 滑动平均举例说明：1 2 3 4 5 6 7 8 9 一共九个数字滑动平均值：(1+2+3+4+5)/5=3(2+3+4+5+6)/5=4依次类推(5+6+7+8+9)/5=7求完以上之后，在把以上求出的平均值在求平均值，即滑动平均一般气象数据统计时常用。移动平均则没有求平均值之后，再求平均值的步骤。有什么问题可以给我留言。Climate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。

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