Holt-Winters:三次指数平滑算法_三次指数平滑算法初始值计算方法-程序员宅基地

技术标签:   时间序列分析  指数平滑法  D_大数据  

累加式:
s i = α ∗ ( x i − p i − k ) + ( 1 − α ) ( s i − 1 + t i − 1 ) s_i=\alpha*(x_i-p_{i-k})+(1-\alpha)(s_{i-1}+t_{i-1}) si=α(xipik)+(1α)(si1+ti1)
t i = β ∗ ( s i + s i − 1 ) + ( 1 − β ) t i − 1 t_i=\beta*(s_i+s_{i-1})+(1-\beta)t_{i-1} ti=β(si+si1)+(1β)ti1
t i = γ ∗ ( x i − s i ) + ( 1 − γ ) p i − k t_i=\gamma*(x_i-s_i)+(1-\gamma)p_{i-k} ti=γ(xisi)+(1γ)pik

累加三次指数平滑的预测公式为:
x i + h = s i + h ∗ t i + p i − k + h x_{i+h}=s_i+h*t_i+p_{i-k+h} xi+h=si+hti+pik+h

累乘式:
s i = α ∗ ( x i p i − k ) + ( 1 − α ) ( s i − 1 + t i − 1 ) s_i=\alpha*(\frac{x_i}{p_{i-k}})+(1-\alpha)(s_{i-1}+t_{i-1}) si=α(pikxi)+(1α)(si1+ti1)
t i = β ∗ ( s i + s i − 1 ) + ( 1 − β ) t i − 1 t_i=\beta*(s_i+s_{i-1})+(1-\beta)t_{i-1} ti=β(si+si1)+(1β)ti1
t i = γ ∗ ( x i s i ) + ( 1 − γ ) p i − k t_i=\gamma*(\frac{x_i}{s_i})+(1-\gamma)p_{i-k} ti=γ(sixi)+(1γ)pik

累乘三次指数平滑的预测公式为:
x i + h = ( s i + h ∗ t i ) p i − k + h x_{i+h}=(s_i+h*t_i)p_{i-k+h} xi+h=(si+hti)pik+h

α \alpha α β \beta β γ \gamma γ 的值都位于[0,1]之间,可以通过多次试验以达到最佳效果。

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