指数平滑(Exponential smoothing)

Exponential smoothing

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  Exponential smoothing is a technique that can be applied to time series data, either to produce smoothed data for presentation, or to make forecasts. The time series data themselves are a sequence of observations. The observed phenomenon may be an essentially random process, or it may be an orderly, but noisy, process. Whereas in the simple moving average the past observations are weighted equally, exponential smoothing assigns exponentially decreasing weights over time.

   Books:  Introduction to Time Series and Forecasting - Peter J. Brockwell

        Data Smart - Foreman, John W

指数平滑(Exponential smoothing)

时间: 2024-10-29 19:36:29

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时间序列分析--指数平滑法

参考文献: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/52822622?locationNum=7&fps=1 一. 基础知识: 1. 概念:时间序列是指一个数据序列,特别是由一段时间内采集的信号组成的序列,序列前面的信号表示采集的时间较早. 2. 前提假设:时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系,例如股票价格在t时刻很高,那么在t+1时刻价格也会比较高(跌停才10%):如果股票价格在一段时间内获得稳定的上升,那么在

时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)——三次指数平滑算法可以很好的保存时间序列数据的趋势和季节性信息

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 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

EMA指数平滑移动平均

EXPMA(Exponential Moving Average)译指数平滑移动平均线,简称EMA, 求当日价格X的N日指数平滑移动平均,在股票公式中一般表达为:EMA(X,N),其中X为当日收盘价,N为天数.它真正的公式表达是:当日指数平均值=平滑系数*(当日指数值-昨日指数平均值)+昨日指数平均值:平滑系数=2/(周期单位+1):由以上公式推导开,得到:EMA(N)=2*X/(N+1)+(N-1)*EMA(N-1)/(N+1): 可是这个公式的前提是要知道前一天的EMA,如果已知N天的价格,

时间序列分析之一次指数平滑法

指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法.Holt双参数线性指数平滑法.Winter线性和季节性指数平滑法.这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑. 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重,求得下一期预测值的方法. 一次指数平滑法公式如下:  ————————-(1)  为t+1期的指数平滑趋势预测值: 为t期的指数平滑趋势预测值: 为t期实际观察值: 为权重系数,

二次指数平滑预测法 Python实现

从以往的时间序列值,进行指数平滑,做两次预测出下一个时间的估计值. 目录结构如下: Python代码如下: forecast.py # -*-coding:utf-8 -*- # Time:2015.11.25 sangjin __author__ = 'hunterhug' import matplotlib #matplotlib.use("Agg") #matplotlib.use("TkAgg") #matplotlib.use("gtk"

转载:(论文) 二次指数平滑法中确定初始值的简便方法

前几天在学习时间序列中的  指数平滑算法, 在网上找到了这篇论文,读了以后感觉还可以,比较实用,为防止以后查找起来比较费劲便在这里做下保存.

转载 ------ 三次指数平滑法

原文地址: http://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/51980943 目录 ?1.指数平滑定义及公式 ?2.一次指数平滑 ?3二次指数平滑 ?4.三次指数平滑 ?5指数平滑系数α的确定 1.指数平滑的定义及公式 产生背景: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. 基本原理:指数平滑法是移动平均法中的一种,其特点

简单移动平均线、加权移动平均线、指数平滑移动平均

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