【转载】指数平滑 —— 学习笔记

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wx62830f4b679a4 2023-11-28 13:38:35

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背景介绍所谓的平滑升级，在实际生产中有些场景下会用到啊，比如说你现在是个电商业务，或者是一个不能停止的一个互联网应用。假设说游戏。那你想现在我想涉及到一个版本的升级，我原来的那个版本可能有bug。有严重的安全风险。那现在我为了。解决这个版本带来的问题，我就要升级。那这个升级的话，我们因为现在业务正在对外提供服务，我不能停了，再升级停了，再升级的话，影响业务，尤其有些互联网业务，24小时在提供。如何

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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# 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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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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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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目录1. 基础知识2. 简单滑动平均（rolling mean）3. 指数平均(EXPMA)3.1 一阶指数平滑 3.2 二次指数平滑 3.3 三次指数平滑预测 4. 二次指数平滑法实例分析指数平滑法，用于中短期经济发展趋势预测。全期平均法：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

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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于抛物线型的数据，因为数据在二次平滑过后还

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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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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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前言欢迎大家来到院长的博客，记录一下工作中的琐事。本文主要内容白话（说一下）import 导入应不应该加上static关键字。时间，今天下午。同事最近在做代码优化,准备将代码合并到Dev分支。我耳朵比较敏锐听到了，也想了解一下他优化了什么内容。于是上gitlab上看了一圈，发现代码中貌似有一些不妥的地方，并针对import static 导入方式做了一下面对面讨论。下面将我个人想法和建议做一下梳

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