一次指数平滑法.exe

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1.SARIMA模型的网格搜索超参数优化 基本一样 指数平滑预测方法，预测是过去观察值的加权，模型对过去观察值使用指数递减权重 所谓三重指数平滑在股票中指对数据重复进行三次平滑处理，从而减小数据波动。对应的指标叫TRIX 在时间序列预测中,三次指数平滑算法指可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测，该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的 程序只修改了使用的预测模型部分， 从SARIMA模型改成了ExponentialSmoothing模型 同时修改了模型使用的参数，别的逻辑基本相同 内容： 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究

基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用，周挺进，陈日耀，为了要研究城市环境噪声污染的数学模型，通过对厦门市环境噪声的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型，提出了符合当前环境噪声

基于三次指数平滑法的青岛港集装箱吞吐量预测 资料讲述了采用三次平滑法对吞吐量的预测细节 和思路

用于比较不同权重系数的一次指数平滑优劣的通用程序。待分析的时间序列可根据喜好选择通过input命令在命令窗口输入，或直接在程序中给出。

论文研究-平滑系数自适应的二次指数平滑模型及其应用.pdf,  通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念;并由此建立了平滑权重对时间序列能够自适应的新的二次指数平滑新模型;进而得到Brown单参数和Holt双参数两类线性趋势模型及其不同于传统模型的良好性质.新模型使困绕指数平滑应用的初值难以选取、平滑参数适应性差及系统预测偏差等问题得到了较完整的解决.预测实例表明新模型提高了预测精度,并有很好的自适应性.

为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.

（1）指数平滑法 指数平滑法有助于预测存在趋势和（或）季节的序列。指数平 滑法分为两步来建模，第一步确定模型类型，确定模型是否需 要包含趋势、季节性，创建最适当的指数平滑模型，第二步选 择最适合选定模型的参数。 指数平滑模法一般分为无季节性模型、季节性模型。无季节性 模型包括简单指数平滑法、布朗单参数线性指数平滑法等，季 节性模型包括温特线性和季节性指数平滑法。 指数平滑法，又称指数加权平均法，实际是加权的移动平均 法，它是选取各时期权重数值为递减指数数列的均值方法。

指数平滑法 其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈 指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照平滑的次数，一般可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。然而一次指数平滑法适用于无趋势效应、呈平滑趋势的时间序列的预测和分析，二次指数平滑法多适用于呈线性变化的时间序列预测。 具体公式