一次移动平均实际上认为近N期数据对未来值影响相同，都加权 1/N；而 N 期以前的数据对未来值没有影响，加权为0。但是，二次及更高次移动平均数的权数却不是 1/N，且次数越高，权数的结构越复杂，但永远保持对称的权数，即两端项权数小，中间项权数大，不符合一般系统的动态性。一般来说历史数据对未来值的影响随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均值
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2023-07-01 19:30:15
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Abstract：本文主要以实践的角度介绍指数平滑算法，包括：1）使用 ExponentialSmoothing 框架调用指数平滑算法；2）文末附有“使用python实现指数平滑算法（不确定写得对不对，T_T）”。此外，指数平滑算法的理论知识以参考链接的方式进行整理。Referencehttps://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.
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2024-06-18 22:06:42
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目录1 指数平滑2 一次指数平滑预测（又叫简单指数平滑，simple exponential smoothing， SES）2.1 定义2.2 例题3 二次指数平滑法（Holt’s linear trend method）3.1 定义3.2 例题4 三次指数平滑预测（Holt-Winters’ seasonal method）4.1 定义4.2 例题5 加权系数a的选择6 Ho
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2023-09-20 13:42:33
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一.概述
一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求，而且具有简单的递推形式。
指数平滑法根据平滑次数的不同，又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。二.一次指数平滑法
1.模型2.加权系数3.初始值确认某市1976～1987年某种电器销售额如表 4 所示。试预测 19
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2023-07-02 14:22:29
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指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）目录1 什么是指数平滑法2 指数平滑法的基本公式3 指数平滑的预测公式3.1 （一） 一次指数平滑预测3.2 （二） 二次指数平滑预测3.3 （三） 三次指数平滑预测4 指数平滑法的趋势调整5 指数平滑法案例分析5.1 案例一:指数平滑法在销售预算
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2023-11-13 19:14:32
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1、什么是指数平滑法 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
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2023-11-17 19:57:48
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今年前12个月，iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后，特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大。)如果你对这些问题感到好奇，指数平滑法可以通过建立模型来预测未来。指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重。得到的观测值越近，权重就越大。例如，与12个月前的观测结果相比，对上个月的观测结果给予更大的权重是合理的。上图为指数平滑权
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2024-09-01 19:52:33
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摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们
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2024-06-18 12:26:25
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目录时间序列指数平滑一次指数平滑预测示例二次指数平滑预测示例三次指数平滑 本博客参考：《python数学实验与建模 》时间序列时间序列数据是按照时间顺序排列的、随着时间变化且相互关联的数据序列，这类数据往往反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 常用的时间序列预测方法有多种：移动平均法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预
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2023-10-06 11:07:56
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今年前12个月，iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后，特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大。)如果你对这些问题感到好奇，指数平滑法可以通过建立模型来预测未来。指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重。得到的观测值越近，权重就越大。例如，与12个月前的观测结果相比，对上个月的观测结果给予更大的权重是合理的。上图为指数平滑权
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2023-07-07 23:36:43
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1. 指数平滑的定义及应用场景 指数平滑由布朗提出、他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。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法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
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2023-10-16 22:40:13
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文章目录一、简介二、滑动平均法三、指数滑动平均法四、SG滤波法附录 一、简介在实际的工程应用中，经常会遇到初始结果噪声太多的问题，比如信号强度抖动的太厉害，比如视频流中的bbox抖动的太厉害，比如光谱信号抖动的太厉害等等，这时候就需要一些简单的滑动平均算法。滑动平均其实是一个很朴素的方法，但是要与实际结合，构造出合适的平滑方式，是需要一些思考的。下面我将分别介绍滑动平均法（Mean Averag
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2024-08-09 18:19:57
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1.1 简单指数平滑“simple exponential smoothing” (SES) SES适用于不计趋势与季节性的时间序列 - 使用最后一个值（naive模型） - 使用前面值的平均数（平均值） 这里的简单指数平滑是用的前面几个值的加权平均数，越靠近最后的权重越大，后面的权重指数下降 SES的公式如下 y^T+1|T=αyT+α(1−α)yT−1+α(1−α)2y
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2024-04-03 12:28:11
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# Python指数平滑
指数平滑（Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的常用方法。在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现指数平滑算法。本文将介绍指数平滑的概念、原理，并给出一个使用Python实现指数平滑的示例代码。
## 指数平滑的概念
指数平滑是一种基于加权移动平均的方法，用于预测时间序列中的未来数值。它的核心思想是对历史数据进行加权
原创
2024-01-28 06:10:32
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# 平滑指数
def calc_next_s(alpha, x):
s = [0 for i in range(len(x))]
s[0] = np.sum(x[0:3]) / float(3)
for i in range(1, len(s)):
s[i] = alpha*x[i] + (1-alpha)*s[i-1]
return s
# 预
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2023-06-26 13:44:24
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这个系列将记录下本人平时在深度学习方面觉得实用的一些trick，可能会包括性能提升和工程优化等方面。 该系列的代码会更新到Github炼丹系列1: 分层学习率&梯度累积炼丹系列2: Stochastic Weight Averaging (SWA) & Exponential Moving Average(EMA)炼丹系列3: 分类模型-类别不均衡问题之loss设计Exponent
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2024-09-05 12:32:33
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#指数平滑公式
def exponential_smoothing(alpha,s):
s2=np.zeros(s.shape) #s.shape定义返回数组的形状 输入参数：类似数组(比如列表，元组等)或是数组
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2023-09-20 16:03:32
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# 使用Python实现指数平滑
指数平滑是一种时间序列分析方法，用于平滑数据以便于预测。它通常用于金融、气象、网络流量等领域。本文将通过以下几个步骤来实现指数平滑，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现指数平滑的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|------------
原创
2024-10-24 06:21:48
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# 平滑指数及其在Python中的实现
## 什么是平滑指数
平滑指数（Exponential Smoothing）是一种时间序列预测方法，用于平滑数据以减少随机波动，并重点考虑最近观测值的影响。这种方法特别适合于具有趋势和季节性的时间序列数据。平滑指数主要分为以下几种类型：
1. **简单指数平滑**：适用于没有趋势和季节性的数据。
2. **霍尔特线性平滑**：适用于具有趋势但没有季节性
原创
2024-10-23 06:18:45
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一、理论知识1、指数平滑法的基本公式： ，其中St--第t期的预测值（或指数平滑值）；yt--第t期的实际值；Sta--平滑常数，其取值范围为[0,1]；
简单来说就是：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，也可以理解为下一期数据的预测值与本期的实际值和上一期的预测值相关.
2、一次指数平滑：
当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平
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2023-11-13 16:51:11
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