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三阶指数平滑算法 |
指数平滑的计算,已知平滑指数求销售量
≥▂≤ 4.Thebasicformulaoftheexponentialsmoothingmethodis:st=ayt+(1-a)st-1Intheformula,st--thesmoothedvalueoftimet;yt--theactualvalueoftimet;st-1--timet-Theactualvalueof1;a--smoothingconstant,itsvaluerangeis[0,1];itcanbeseenfromthisformula:thevaluerangeofthesmoothingindexisgenerally0 .3-0.7公式:计划期间销售预测值=(平滑指数*上期实际销售额)1-平滑指数)上期销售预测
一阶指数平滑法是指最后一次指数平滑法。 为了使指数平滑值灵敏地反映最新观测值的变化,应取较大的alpha值。如果用指数平滑值来表示时间序列的长期趋势值,则指数平滑法的计算公式为:St=aYt-The1+(1-a)St-1指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。 当平滑系数为0.6时,预测第12年的货运量为291031832。我用excel=>工具=>数据分析=>指数平滑得到
1对于指数平滑的计算,T周期的预测数等于上一周期的预测数加上平滑系数,即等于上一周期的平滑系数加上T周期的前一周期的预测值。 下一周期的预测值等于每个周期实际值的加权平均值。 2一阶指数平滑法的计算公式为:yt+1=axt+(1−a)yt。式中,xt-周期t内的实际测量值;yt-周期t内的预测值;a-平滑系数,又称加权因子,取值范围为0≤a
线性指数平滑法的计算公式。 线性指数平滑法的基本公式(见上图):Ft=Ft-1+α(St-1-Ft-1)。 式中,Ft表示t周期内的预测值,Ft-1表示t-1周期内的预测值,St-1表示t-1周期内的实际值,指数平滑法计算公式为:St=aYt-1+(1-a)St-1指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。 预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt'式中,yt+1'--周期t+1的预测值,即本周期(t
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计算公式 一次移动平均的计算公式如下: 即,预测值等于前N期数据的平均值。 如下图所示,假定已经收集到前5个月的产品销量,现要预测第6个月的产品销量。假定取期数N=3,则计算前3期的平均值作为第6个...
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