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[确定型时间序列预测方法
第4章 确定型时间序列 预测方法 第4章 确定型时间序列 预测方法 －时间序列与时序分析 －移动平均法 －指数平滑法 －时间序列的分解法 得线性预测模型为 5) 预测 求下个月的销售量预测值。下个月的周期序号为t=16，T=1，于是， Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.3 指数平滑法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.3 指数平滑法 MA的优点：简单易行，计算方便 不足： （1）只用到 N 个数据。最近 N 个数据权重为1/N，其余为0. （2）每计算一次MA，需存储最近N个观察数据，当需要经常预测时有不便之处。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 一、一次指数平滑法 （权系数之和为1） 一次指数平滑值 采用教材的记号，设时间序列 可变形为： Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 预测公式： 或 * 在原预测值的基础上利用误差进行调整。（反馈控制原理） 存储量小。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. … … 迭代可得， Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 移动平均值和指数平滑值的对比 假定样本序列具有水平趋势，将 用 代替，则 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 指数平滑法的特点： 权重 算术平均，所有数据权重均为1/n；一次移动平均，最近N期数据权重均为1/N，其他为0；指数平滑，与所有数据有关，权重衰减，厚今薄古。 2. ?的大小对指数平滑序列的影响 1） ?与权系数的衰减快慢有关： ?越大，衰减越快； 2） ?的平滑作用： ?越大，平滑作用越小（对应于1/N）； Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3） ?与初值： ?越小，初值越重要。 ?＝0.1 ?＝0.5 ?＝0.9 (1－?)5＝0.59049 (1－?)5 ＝0.3125 (1－?)5 ＝0.00001 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3. 初值的选取：一般可作如下考虑 n 15，取 n 15，取最初几期数据的平均值。 具体操作时把数据分成两段，以前段为依据对后段作事后预测，以事后预测为评价标准。 ?：0.01～0.3 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 例4.3 现有某年1月至11月对餐刀的需求量（见表4.3）要用指数平滑法预测这一年12月份的需求量。在表中我们选择 ? ＝0.1，0.5，0.9三个值进行比较，由于在 中 未知，从而 也未知，表
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