c++教程 平滑系数怎么算啊？
平滑系数怎么算啊？
指数平滑是生产预测中常用的方法。平滑系数不计算，而是根据实际情况确定。数值范围只有十分之几，介于0和1之间。一般来说，对于经济波动相对平稳的时间序列，该系数可以取较小的值。如果在0.1和0.3之间。如果时间序列波动较大，则系数应较大，例如在0.7到0.8之间。最好有具体的问题。请附上标题并为您分析。
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指数平滑法是生产预测中常用的方法。在所有的预测方法中，简单的全周期平均法是对时间序列中所有过去数据的等价利用；移动平均法不考虑长期数据，在加权移动平均法中对最近的数据赋予了更多的权重；而指数平滑法则是与时间序列的优点相适应的全期平均和移动平均，并没有放弃过去的数据，而是只赋予更多的权重，对近期数据的影响程度逐渐减弱，即随着数据的距离，权重逐渐收敛到零。下面详细描述指数平滑方法。指数平滑法的基本公式是：St=ayt（1-A），在公式St-1中，St——时间t的平滑值；YT——时间t的实际值；St-1——时间t-1的实际值；A——平滑常数，其取值范围为[0，1]；由公式可知：1。St是YT和St-1的加权算术平均值，它确定了YT和St-1随某个值的变化对St的影响。当a为1时，St=YT；当a为0时，St=St-1。2St的来源可以追溯到St-t1，包括所有的数据。在这个过程中，平滑常数呈指数衰减，因此称为指数平滑法。指数平滑常数的取值非常重要。平滑常数决定了预测值与实际结果之差的平滑程度和响应速度。平滑常数a越接近1，长期实际值减小到当前平滑值的速度越快；平滑常数a越接近0，长期实际值对当前平滑值的影响减小的速度越慢。因此，当时间序列相对稳定时，应取较大的a；当时间序列波动较大时，应取较小的a，以免忽视长期实际值的影响。在生产预测中，平滑常数的取值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。三。虽然st包含了整个周期数据的影响，但实际计算中只需要YT和st-1两个值，再加上一个常数a，这使得指数移动平均具有逐周期递推的性质，给预测带来了极大的方便。4根据公式S1=AY1（1-A）S0，当采用指数平滑法采集数据时，不存在Y0。没有办法生成S0，因此无法根据指数平滑公式计算S1，该公式将S1定义为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。如果可以找到Y1之前的历史数据，则初始值S1的确定不是问题。当数据较少时，可采用全周期平均法和移动平均法；当数据较多时，可采用最小二乘法。但是指数平滑法本身不能用来确定初始值，因为数据将被耗尽。如果只有从Y1开始的数据，则确定初始值的方法如下：1）取S1为Y1；2）在积累一些数据后，取S1为以前数据的简单算术平均值，如：S1=（Y1，Y2，Y3）/3等。
用指数平滑法来计算例题？
分析：指数平滑法的计算公式：ft=α*AT-1（1-α） FT-1α表示平滑指数，f表示预测值，a表示实际值。计算过程：（1）采用指数平滑法对该厂第四季度产品销量进行预测。首先写出计算公式：F4=α*A3（1-α）F3。二是引入数据：α=0.2，A3为第三季度实际值，为180万元。关键是第三季度的预测值F3，所以第二阶段第一次试用的预测值F2等于上一阶段的实际值A1，F3是用公司计算出来的。
二次移动平均法与指数平滑法？
移动平均法的基本原理是通过移动平均消除时间序列中的不规则变化和其他变化，从而揭示时间序列的长期趋势。指数平滑法是在移动平均法的基础上发展起来的一种时间序列分析和预测方法。它通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，预测现象的未来。其原理是任意时段的指数平滑值是当前时段的实际观测值与前一时段的指数平滑值的加权平均值。实际上，这两种方法各有优缺点。移动平均法将上一期的实际结果加到每个期的预测中。它的主要缺点是预测值总是停留在过去的水平上，不能预期未来会有较大或较小的波动。指数平滑法的主要缺点是指数平滑系数难以确定，且受主观因素影响较大。所以你可以全部试试。结果可能不是最好的，但它们至少是两种科学工具。如果你有兴趣，你可以理解灰色关联预测。实际应用中误差较小，但该工具的数学模型不能由发明者本人证明。
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