python三次指数平滑法

python三次指数平滑法
三次指数平滑法是一种时间序列预测方法，它是基于过去的三个时期的实际数据值和平滑值来预测未来的值。

这种方法比二次指数平滑法更加精确，但计算也更复杂。

下面是一个使用Python实现三次指数平滑法的简单示例。

这个例子使用了一个简化的模型，其中没有考虑季节性因素。

在实际应用中，你可能需要根据具体情况进行调整。

```python
def triple_exponential_smoothing(data, initial_values=(alpha, beta, gamma)):
# 初始平滑值
actual = [data[0]]
double_smooth = [data[0]]
triple_smooth = [data[0]]
# 第一次平滑
alpha, beta, gamma = initial_values
for i in range(1, len(data)):
actual.append((1 - alpha) * data[i] + alpha *
actual[i-1])
double_smooth.append((1 - beta) * actual[i] + beta *
double_smooth[i-1])
triple_smooth.append((1 - gamma) * double_smooth[i] + gamma * triple_smooth[i-1])
# 返回预测值
return triple_smooth
# 示例数据
data = [130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148]
initial_values = [0.5, 0.3, 0.2] # 可以根据实际情况调整这些初始值
# 使用三次指数平滑法进行预测
predictions = triple_exponential_smoothing(data, initial_values) print(predictions)
```
请注意，你需要根据实际情况调整`initial_values`参数，以及可能还需要处理季节性因素。

这个简单的示例仅供参考，可能不适用于所有情况。