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什么是平滑指数 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗2113(Robert G.Brown)所提出，布朗认为5261时间序列的态势4102具有稳定性或规则性，所以时间序列可被1653合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的平滑值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt-1和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt-1和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St=yt；当a取0时，St=St-1。2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的影响下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值的影响下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响，但。
SPSS 指数平滑模型 平滑常数如何确定 你应该是想运用指数平滑法进行原始数据拟合以及进行预测吧，在spss中操作如下：分析-预测-创建模型，在出现的“时间序列建模器”框中的“方法”选择“指数平滑法”，再在条件中选择不同的模型，至于各种模型的使用条件，自行，然后可以选择不同的模型类型，比较不同模型拟合结果的修正R^2值，值越大拟合效果就越好。【如果在方法中选择“专家建模法”，系统会从指数平法和ARIMA模型中自动得出一个最合适的模型】
matlab程序 时间序列 二次指数平滑法 clc，clearyt=load('fadian.txt')；原始发电总量数据以列向量的方式存放在纯文本文件中n=length(yt)，alpha=0.3；st1(1)=yt(1)；st2(1)=yt(1)；for i=2：nst1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1)；st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2(i-1)；endxlswrite('fadian.xls'，[st1'，st2'])%把数据写入表单Sheet1中的前两列at=2*st1-st2；bt=alpha/(1-alpha)*(st1-st2)；yhat=at+bt；最后的一个分量为1986年的预测值xlswrite('fadian.xls'，yhat'，'Sheet1'，'C2')%把预测值写入第3列str=['C'，int2str(n+2)]；准备写1987年预测值位置的字符串xlswrite('fadian.xls'，at(n)+2*bt(n)，'Sheet1'，str)%把1987年预测值写到相应位置楼主，不谢
