<指数平滑法基本公式-常识百科-龙咔百科
> 常识百科 > 列表
指数平滑法基本公式
时间:2024-12-23 20:34:57
答案

指数平滑法的基本公式表述为:St=ayt-1+(1-a)St-1,其中:

St:表示时间t的平滑值。

yt-1:指时间t-1的实际值。

St-1:为时间t-1的平滑值。

a:平滑常数,取值范围为[0,1],影响yt-1和St-1对St的权重。

此公式揭示了以下要点:

St是yt-1和 span>St-1的加权平均,a的大小决定了两者对St的影响:a=1时,St等于yt;a=0时,St等于St-1。

St具有逐期追溯性质,能够追溯到St-t+1,包括所有历史数据。平滑常数a以指数形式递减,因此称为指数平滑法。

平滑常数a的选择至关重要,它决定了平滑程度和对预测误差的响应速度。a接近1时,远期值影响减弱快;a接近0时,远期值影响减弱较慢。平稳序列可选用较大a,波动序列则需较小a以保持远期值影响。

在计算过程中,尽管St包含全期数据,但实际操作中仅需yt-1、St-1和a三个元素,体现出逐期递推的特性,便于预测。

若在应用初期(S1)无历史数据可用,需预先设定初始值。例如:

若存在y1之前的数据,可用全期平均或移动平均法确定初始值。

仅从y1开始时,可采用S1=yt1作为初始值,或积累更多数据后取算术平均值,如S1=(y1+y2+y3)/3。

扩展资料

指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗、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的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。

推荐
© 2024 龙咔百科