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。。
简述指数平滑法的特点 指数平滑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，赋予逐渐收敛为零的权数.简单来说，就是越久远的数据，权数越小，但不为0.移动平均法则不考虑较远期的数据.
预测销售收入指数平滑法的操作方法是什么？ 指数平滑法是指在综合考虑上期预测销售收人和实际销售收人 的基础上，利用事先确定好的平滑指数，来确定未来销售收人预测 值的一种方法。其计算公式是：销售收人预测数=。
三次指数平滑法中误差值是怎么算的如题 谢谢了 指数平滑法是布朗(Robert G.Brown)所提出，布朗(Robert G.Brown)认为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最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。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。也就是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。指数平滑法的基本公式 指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1 式中，St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的实际值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该。
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。
指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 指数平2113滑法是生产预测中常用的一种方法5261。所有预测方法中，简4102单的全期平均法是对时间数列的过去数1653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。下面将详细介绍指数平滑法这种方法。指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1式中，St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的实际值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt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影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对。
，请问：一次指数平滑预测公式是怎么计算的 一次指数平滑的计算公式为：？s？（1）？t＝〖WB〗αy？t+α(1-α)y？t-1？α(1-α)？2y？t-2？〖DW〗+α(1-α)？t-1？y？1＋α（1-α)？ty？0〖JY〗（7-3）？式中：s？（1）？t为第t时点的一次指数平滑值，y？t为第t时点的实际值，α为平滑系数，0α，上式又可写成如下形式：？〖JZ(〗s？（1）？t=αy？t+α(1-α)y？（1）？t-1？〖JZ)〗〖JY〗(7-4)？一次指数平滑法以最接近预测点的指数平滑值作为预测点的预测值。指数平滑的预测模型如下式所示：？〖JZ(〗〖AKy＾2〗？t+1？s？（1）？t=αy？t+α(1-α)y？（1）？t-1？〖JZ)〗〖JY〗(7-5)？在计算指数平滑预测值时，首先应确定初始值s？（1）？0。当历史数据较多时，可以用实际的初始值y？1作初始值s？（1）？0如果数据较少，则可取最初几个实际数据的平均值作为s？（1）？0。由公式还可以看出，当平滑系数α=1时，t+1时点的预测值〖AKy＾2〗？t+1？就等于t时点的历史真实数据y？t，一次指数平滑对预测不起作用。当α=0时，〖AKy＾2〗？t+1？s？（1）？t-1？即预测值等于t-1时点的一次指数平滑值，而最后一个时点的真实数据y？t对预测将不起作用。这说明平滑系数α对预测效果有很大的影响。α越大，平滑作用越小，平滑作用越强，近期数据对预测结果影响越小。一般对。
