一次指数平滑法计算 一次平滑指数的指数值

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）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。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。一次指数平滑计算 麻烦您啦 月份 7 8 9 10 11 12销售额 150 176 189 205 225 240预测值-150 171 185 201 220下一年一月份预测值 240*0.8+220*0.2=236每期预测值都=上期实际值*0.8+上期预测值*0.2一次指数平滑法计算 平滑系数0.3时预测第12年运货量为24.31536625平滑系数0.6时预测第12年运货量为23.91031832我是用excel=〉工具=〉数据分析=〉指数平滑，得到的结果。如果你的“工具”里没有“数据分析”，可在“工具”里先选“加载宏”，然后在“分析工具库”前打勾，确定以后就会有“数据分析”了。，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。一次移动平均法和一次指数平滑法的异同？ 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。当一次平滑系数确定后，指数平滑只要( )就能进行预测了。A．取靠近预测值的几个实际 参考答案：D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一次指数平滑法计算 平滑系数0.3时预测第12年运货量为24.31536625平滑系数0.6时预测第12年运货量为23.91031832我是用excel=〉工具=〉数据分析=〉指数平滑，得到的结果.如果你的“工具”里没有“数据分析”，可在“工具”里先选“加载宏”，.

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