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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

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。

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clc,clear load pre.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中 yt=pre; n=length(yt); alpha=0.3; st1(1)=yt(1); st2(1)=yt(1); for i=2:n st1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1); st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2(i-1); end ......

function ESM2=funesm2(x,L0,L1,L2,m,alpha) T=input('T='); S1=zeros(round((L2-L0)/L1),length(x)); S2=zeros(round((L2-L0)/L1),length(x)); a2=zeros(round((L2-L0)/L1),length(x));

旅游业是赞比亚和世界经济外汇收入的主要来源之一。 本文考虑了1995年至2014年期间每年在赞比亚的国际游客人数。 在这项研究中，我们评估了自回归综合移动平均线（ARIMA）和Holt Winters指数平滑（HWES）的模型性能。 误差指标：平均百分比误差（MPE），平均绝对误差（MAE），平均绝对比例误差（MASE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）表明HWES是合适的模型具有合理的预测准确性。 与ARIMA（0，1，2）模型相比，HWES（α= 1，β= 0.1246865）显示出最小的误差。 因此，HWES（α= 1，β= 0.1246865）可用于模拟赞比亚年度国际游客入境量。 此外，预测结果表明，到2024年，每年国际游客的到访量将逐渐增加约42％。准确的预测对于新投资者和政策制定者至关重要。 赞比亚政府在制定政策和制定战略以促进旅游业发展时应使用此类预测。