新型冠状累计感染数预测摘要春节无所事事，做了篇关于新冠状肺炎的预测模型，预测标的是全国累计感染病例，模型采用2020-01-21到2020-01-29的数据作为训练集，利用皮尔生长曲线，结合贝叶斯估计，对当前的全国新型冠状累计感染数做出预测。结论：预测2020-01-30的全国累计感染总数为10459例；2020-02-11号预测感染人数达到了最大值，即预测当体全国累计感染人数为42526
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2023-10-12 07:42:05
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# 指数预测与Python编程
近年来，随着数据科学的迅速发展，时间序列分析在各个行业中显得愈加重要。本文将通过Python语言介绍如何利用指数平滑法进行时间序列预测，带大家了解基本的概念、实现步骤以及相关代码示例。
## 什么是时间序列？
时间序列是指按时间顺序排列的数据序列，常常用于经济、金融、气候、人口等领域。例如，股票价格、气温变化以及销售额等数据都可以看作时间序列。对这些数据进行预
季节指数是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变动的季节变动指数的方法。 统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对预测目标未来状况作出预测的方法。长期趋势:受事
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2023-08-04 21:24:09
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1、无明显单调或周期变化的参数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.holtwinters import SimpleExpSmoothing x1 =
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2020-04-02 14:17:00
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# 平滑指数预测：一种简单有效的预测技术
平滑指数预测（Exponential Smoothing）是一种被广泛应用于时间序列数据的预测模型。它通过给最近的数据点更高的权重来预测未来的值，从而更好地捕捉到数据的变化趋势。本文将介绍平滑指数预测的基本原理，并提供一个Python实现的代码示例。
## 平滑指数预测的基本原理
平滑指数预测的公式如下：
\[
F_{t+1} = \alpha Y
原创
2024-10-23 06:05:03
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一次、二次、三次指数平滑计算思想及代码概述一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。二次指数平滑一般也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。三次指数平滑可以应用
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2024-05-18 02:44:29
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摘要：应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。
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2024-05-10 08:41:42
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在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序
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2023-10-26 10:40:08
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在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势，比如
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2023-12-05 21:02:43
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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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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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指数平滑是在20世纪50年代后期提出的预测方法(Brown, 1959; Holt, 1957; Winters, 1960)，其原理是使用指数平滑方法生成的预测值是过去观测值的加权平均值，并且随着过去观测值离预测值距离的增大，权重呈指数型衰减。换句话说，观察值越近，相应的权重越高。一.简单指数平滑预测(Brown)最简单的指数平滑方法被称为“简单指数平滑”，这种方法适用于预测没有明显趋势或季节特
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2023-08-23 19:02:38
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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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# 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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我有一组数据，我想比较哪一种曲线可以最好地描述它(不同阶的多项式，指数或对数)。我使用Python和Numpy，多项式拟合有一个函数polyfit()。但是我没有发现这样的指数和对数拟合函数。有没有？或者如何解决呢？最佳解决思路为了拟合y = A + B log x，只需要将y代入(log x)。>>> x = numpy.array([1, 7, 20, 50, 79])
&g
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2023-10-01 11:50:14
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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
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2023-09-15 17:16:18
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# 双指数平滑预测：Python 实现与应用
## 引言
在数据分析和预测中，平滑方法是一种常见的技术，可以帮助我们提取趋势并减少随机噪声。双指数平滑（Double Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的重要方法，尤其是在数据具有直线趋势的情况下。本文将详细介绍双指数平滑的原理、实现代码及应用。
## 双指数平滑的基本原理
双指数平滑法由两部分组成：水平（Le
季节指数预测法是一种重要的时间序列分析技术，广泛应用于预测季节性数据的变化趋势。其主要思想是通过历史数据分析，提取出季节性成分，以便对未来进行预测。在这篇博文中，我们将使用Python来实现季节指数预测法，并详细阐述整个过程。
## 协议背景
在进行季节指数预测之前，我们首先需要了解这一方法的背景。季节指数预测法可以将时间序列数据分解为趋势、季节性和不规则成分。它可以使用四象限图来分析不同变量
# 季节指数预测模型在Python中的应用
随着数据科学的发展，越来越多的领域开始利用数据分析进行预测。一个重要的应用领域是季节指数预测模型。它可以帮助商家预测季节性产品的销售情况，指导生产和库存，甚至为旅游业提供出行建议。本篇文章将通过Python实现季节指数预测模型，并配合相关代码示例，帮助你更好地理解其运作原理。
## 什么是季节性和季节指数
季节性是指在特定时期内，数据展示出的周期性
原创
2024-10-17 11:13:51
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在数据分析和预测领域，指数平滑法是一种流行的时间序列预测技术。本篇博文将详细记录如何使用 Python 实现指数平滑预测图，包含环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南，为其解决方案提供全面的理解和应用指导。
## 环境配置
为了顺利运行我们的指数平滑预测程序，首先需要配置好 Python 开发环境。我们将使用下列依赖项：
| 依赖项 | 版本
