二次指数平滑法程序
指数平滑法负荷预测
目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1引言 (3)1.1 负荷预测 (3)1.2 电力负荷预测常用方法 (4)1.3负荷预测的研究现状及发展 (5)1.4毕业设计主要工作 (6)2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (7)2.1 指数平滑法 (7)2.2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (10)3短期负荷预测的软件实现 (11)3.1 C语言简介 (11)3.2短期负荷预测软件实现 (12)4负荷预测结果分析 (17)4.1 原始数据处理 (17)4.2 输入变量 (18)4.3 一次指数平滑法负荷预测 (19)4.4 二次指数平滑法负荷预测 (21)4.5 负荷预测比较分析 (25)5结论 (29)5.1 结论 (29)5.2 展望 (29)谢辞 (31)参考文献 (32)附录一程序代码 (33)基于指数平滑法的短期负荷预测摘要：负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题，随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意。
指数平滑法是一种简单常用的负荷预测方法，他能用较少的原始数据，对未来的负荷情况进行预测。
本文将使用这种方法进行短期负荷预测。
选取某地某年全年每小时的负荷数据作为可参加运算的数据，用选择的方式，对以小时为单位或者以一整天为单位的负荷进行预测，最后输出结果，计算误差及误差率。
并用C语言程序设计对其进行实现。
本设计以探究输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响，选用适当的数据，改变各个输入变量（平滑常数a，参与计算的数据量t等）得到具体的结果，通过对结果的分析，得到这些输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响。
关键词：短期负荷预测；一次指数平滑法；二次指数平滑法；C语言；输入变量的影响。
Based on Exponential Smoothing Short-term Load ForecastingAbstract:The field of power system load forecasting is a traditional research problem, as China's power industry development, the management of anincreasingly modern power grid, power system, the problem of loadforecasting are increasingly attracting attention.Exponential smoothing method is a simple, common load forecastingmethod, he can use less of the original data, to predict the future loadconditions. This article will use this method for short-term loadforecasting. Select the year, somewhere, the hourly load data as the datamay participate in operations, with the choice of method of in hours or in aday's load forecast for the unit, the final output, error and error ratecalculation . And use C language programming to achieve them. Toexplore the design of the input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect, choose the appropriate data,changing the various input variables (smoothing constant a, t the amountof data involved in the calculation, etc.) are concrete results, through theresults analysis, these input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect.Keywords:Short-term Load Forecasting; An Exponential Smoothing; Double Exponential Smoothing Method; C Language;Input Variables.1引言电力负荷预测是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础，电力负荷的准确预测对电力系统的经济运行和国民经济的发展具有重要意义。
stata指数平滑法
stata指数平滑法Stata指数平滑法，也称为指数平均法，是一种基于加权系数平均计算预测值的时间序列预测方法。
它对历史数据进行加权平均，形成指数平滑值，进而求出未来的预测结果。
今天我们将为您介绍如何使用Stata指数平滑法。
第一步：安装Stata软件要使用Stata指数平滑法，首先需要在电脑上安装Stata软件。
Stata是一种统计学软件，专门用于数据分析和管理。
您可以到Stata官网下载安装程序，根据安装向导一步一步安装即可。
第二步：导入需要预测的时间序列数据导入数据是第一步，首先需要构建一个数据集导入Stata软件中。
打开一个新的数据集，导入需要预测的时间序列数据。
确保数据集中的序列按照时间排序。
第三步：使用Stata指数平滑法计算预测值使用Stata指数平滑法计算预测值可以使用命令“tsset”和“forecast”实现。
首先使用命令“tsset”将数据集的时间序列设置为Stata所需的格式，然后使用命令“forecast”计算未来的预测值。
例如：tsset timeforecast yhat, y(2022/2025) method(“exponential”)在上述命令中，“time”指的是时间序列变量的名称，“yhat”指的是预测值变量的名称，“2022/2025”指的是要预测的年份范围，“exponential”指的是采用指数平滑法进行预测。
第四步：检查预测结果并分析使用Stata指数平滑法得到预测结果之后，需要检查预测结果并进行分析。
可以使用命令“graph”和“twoway”生成可视化结果，也可以使用Stata提供的工具进行更深入的数据分析。
总结：Stata指数平滑法是一种简单但高效的时间序列预测方法。
使用Stata平滑法进行预测时，需要注意数据集的时间序列格式、命令的准确使用、预测结果的检查和分析。
只有掌握了这些技巧，才能更好地使用Stata指数平滑法预测未来趋势。
自考【02124信息分析与预测】考试大纲
第一章绪论:（一）信息分析与预测的概念:1.识记:（1）信息分析的含义、目的和任务（2）信息预测的狭义和广义理解（3）信息分析与预测在信息资源建设中的地位与作用（4）信息分析与预测的主要环节等等（二）信息分析与预测的功能、作用和特点:1.识记：（1）信息分析与与预测的功能（2）信息分析与预测的作用和信息分析与预测的特点（3）信息分析与预测的产生和发展1.识记：（1）信息分析与预测的产生背景（2）信息分析与预测的发展概况和信息分析与预测的发展趋势第二章课题选择与课题计划:（一）课题选择:1.识记：（1）课题选择的原则（2）课题的来源（3）课题选择的程序（二）课题计划:1.识记：（1）课题计划的内容和课题计划组织实施与检查第三章信息搜集:（一）信息源:1.识记：（1）文献信息源和非文献信息源的含义及类型。
（二）信息搜集的原则:1.识记：（1）信息搜集的原则及其各原则的含义。
（三）文献调查:1.识记：（1）文献调查的含义、文献调查的几种方法。
（四）社会调查:1.识记：（1）社会调查的含义及其途径。
第四章信息整理、评价和分析:（一）信息整理1.识记：（1）信息整理的两个层次及其含义:2.领会：（1）形式整理的内容有哪些（2）和内容整理分哪两个阶段，具体内容有哪些（二）信息价值评价:1.识记：（1）信息价值评价的标准2.领会：（1）可靠性的含义、先进性的含义和适用性的含义（2）文献信息可靠性的评价标准（三）信息分析预测:1.识记：（1）信息分析预测的含义及内容第五章信息分析与预测产品的制作、评价和利用:（一）信息分析与预测产品的类型:1.识记：（1）信息分析与预测产品的类型2.领会：（1）消息类产品、数据类产品和研究报告类产品的类型（2）研究报告类产品中各类产品的含义及特点（二）信息分析与预测产品的制作:1.识记：（1）信息分析与预产品的制作过程及程序（三）信息分析与预测产品的评价:1.识记：（1）信息分析与预测产品评价的意义、指标体系和方法（四）信息传递、利用与反馈:1.识记：（1）信息传递、利用与反馈的作用第六章常用逻辑方法:（一）比较:1.识记：（1）比较的含义、作用及使用注意事项（二）分析与综合:1.识记：（1）分析的含义与基本步骤，分析的几种类型及各自的含义（2）综合的含义与基本步骤及其应用2.领会：（1）因果分析几种形式，分析与综合的关系（三）推理:1.识记；（1）推理的含义、推理包含的因素（2）推理的类型及其应用第七章专家调查法:（一）德尔菲法:1.识记：（1）德尔菲法的含义、用途及特点（2）德尔菲法预测征询的过程（3）派生的德尔菲法的含义2.领会：（1）德尔菲法的应用过程及数据处理和表达（二）头脑风暴法:1.识记：（1）头脑风暴法的含义、类型及优缺点（2）头脑风暴会议的组织原则（三）交叉影响分析法:1.识记：（1）交叉影响分析法的含义及应用。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文
时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。
经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。
神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。
【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。
关键字：时间序列分析模式识别应用1 概述1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。
由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。
目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。
时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。
传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。
研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。
时间序列分析主要用于以下几个方面：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。
食品安全指数--数学建模
高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：西安电子科技大学参赛队员(打印并签名) ：1. 武磊2. 石宝华3. 雍文华指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：教练组日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：食品安全指数及其利用摘要本文研究了食品安全指数的建立及其深度利用方法。
对于问题一：本文通过查阅相关研究文章，确立对食品安全影响明显的指标构成的指标组，并运用统计学中的主成分分析方法对影响食品安全的多个指标进行分析，建立食品安全指数模型。
在模型的基础上，通过对结果进行归一化，使所得食品安全指数具有广泛的适用性，可以跨品种比较食品安全指数的大小。
最后用matlab编程对模型求解，结果见表5。
对于问题二：运用时间序列分析中的指数平滑法构建基于食品安全指数的食品安全风险预警模型。
该模型可以用于预测各种食品的下一时间段的食品安全指数值，并根据预测结果对重大安全事故预警，同时，指导人民改善饮食结构，避免食用安全隐患较大的食物，实现食品安全指数的深度利用。
holt指数平滑 -回复
holt指数平滑-回复什么是Holt指数平滑？Holt指数平滑是一种用于时间序列预测的统计方法。
它是由计量经济学家Charles Holt于1957年引入的，旨在捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化。
该方法结合了线性趋势和指数平滑法的优点，使得预测结果更加准确。
Holt指数平滑的核心思想是使用两个平滑系数，一个用于捕捉数据的趋势，另一个用于适应季节性变化。
这两个系数分别表示趋势和季节性的平滑程度，可以根据数据的特征进行调整以获得最佳的预测结果。
Holt指数平滑可以用于各种类型的时间序列数据，包括销售数据、股票价格、天气数据等。
它适用于中长期的预测，能够在一定程度上准确预测未来的变化趋势和季节性变化。
Holt指数平滑的计算过程可以分为以下几个步骤：1. 初始化参数：首先需要初始化趋势指数和季节性指数。
这些参数的初始值可以通过观察数据的趋势和季节性来确定。
2. 计算趋势和季节性：根据初始化的参数，使用指数平滑的方法来计算趋势指数和季节性指数。
趋势指数表示数据的长期变化趋势，而季节性指数表示数据在不同季节的变化程度。
3. 更新参数：根据计算得到的趋势指数和季节性指数，更新模型的参数。
这可以通过对趋势指数和季节性指数进行加权平均来实现。
4. 预测未来值：根据更新后的参数，使用线性趋势和指数平滑的方法来预测未来值。
这可以通过将趋势指数和季节性指数与当前值相乘来计算。
Holt指数平滑的优点在于它结合了线性趋势和指数平滑的特性。
线性趋势考虑了时间序列的长期变化趋势，而指数平滑则能够适应季节性变化。
这使得Holt指数平滑方法对于那些同时存在趋势和季节性的数据具有较好的预测能力。
然而，Holt指数平滑也有一些局限性。
它假设时间序列数据具有稳定的趋势和季节性变化，对于非线性或不稳定的数据可能表现不佳。
此外，Holt 指数平滑对趋势和季节性的变化灵敏度较高，对于异常值的处理可能不够稳健。
总而言之，Holt指数平滑是一种常用的时间序列预测方法，通过结合线性趋势和指数平滑，能够捕捉数据的长期趋势和季节性变化。
自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法
P253
10
市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测
11
市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验，变化规律 定量 数据，统计分析，数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期
单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
13
第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力，通过逻辑推理， 分析事物过去和现在的变化规律，对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断，不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业，不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说：“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升，而日本人均年饮用量为20~30升， 也就是说，茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间，茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史，但把茶装在盒子 或瓶子里卖，却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪，具有保 健疗效及消暑解渴的功用，开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求，才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
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Байду номын сангаас
（二）时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展，它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测，必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
27
3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 （1）长期趋势变动（T） （2）季节性变动（S） （3）循环变动（C） （4）不规则变动（I）
第五章需求预测与生产计划
三、定量预测法 1、简单平均法
n
y xi / n i1
y预 测 对 象 x的 历 史 数 据 平 均 值 ， 这 一 平 均 值 就 为 下 一 期 的 预 测 值 。
2、移动平均法
（1）一次移动平均法。一次移平均法是对产品需求 的历史数据逐点分段移动平均的方法。公式为：
M t[ 1 ] ( x t x t 1 x t 2 ... x t n 1 )/n
二、定性预测法
1、专家会议法
聘请预测对象所属领域的专家，通过座谈会 讨论，依靠专家的知识和经验进行预测。这 种方法要求选择的专家必须具有较高的专业 水平和较丰富的实践经验。
2、销售人员意见综合法
销售人员在市场的第一线，他们直接与用户 接触，对市场需求具有敏锐的观察力和反 应能力，所提供的信息比较切合实际。让 销售人员根据自己的知识、掌握的信息资 料、经验和直接对产品的市场需求作出分 析判断和预测，也是一种常用的方法。
5、需求预测结果分析与修正
对市场需求进行预测时，影响其未来发展变化的因 素很多，而且很多因素是随机性的。人们对某一产 品市场需求规律的认识不可能绝对准确，往往有一 定的片面性和局限性。如在统计资料不全的情况下 预测时，为了简化预测运算舍去了一些次要因素等， 预测结果绝大多数与未来的实际情况有一定的误差。 因此，对需求预测模型计算的结果要进行误差分析。 在实际预测时，存在一定的误差是允许的，但误差 太大，预测结果的可靠性就很差，甚至失去实际意 义。要对需求预测的结果进行修正，分析误差产生 的原因，如信息资料不完整、需求预测方法选择不 当、需求预测模型有问题、外部环境条件变化等等。 针对存在问题采取措施加以改进修正，使需求预测 的结果更符合实际，这样需求预测结果才能作为企 业生产决策和安排生产计划的依据。
python二次指数平滑法
python二次指数平滑法Python中的二次指数平滑法是一种用于时间序列预测的方法，它可以对数据进行平滑处理并预测未来的趋势。
二次指数平滑法是对一次指数平滑法的改进，它考虑了数据的趋势和季节性因素，适用于具有明显趋势和季节性变化的时间序列数据。
在Python中，可以使用一些库来实现二次指数平滑法，比如statsmodels和Prophet等。
下面我将从几个角度来介绍如何在Python中使用二次指数平滑法进行时间序列预测。
首先，我们需要导入相应的库，比如pandas用于数据处理，statsmodels用于建立二次指数平滑模型。
然后，我们可以通过pandas读取时间序列数据，并使用statsmodels中的Holt-Winters 模型来进行二次指数平滑。
其次，我们需要对数据进行平滑处理，可以使用Holt-Winters 模型中的additive或multiplicative方法来考虑季节性因素。
我们可以调整模型的参数，比如趋势项和季节性项的平滑系数，以及季节性周期的长度，来适应不同的时间序列数据。
接着，我们可以使用训练好的二次指数平滑模型来对未来的数据进行预测。
可以通过模型的预测方法来得到未来一段时间内的预测结果，同时也可以通过模型的评估方法来评估模型的预测效果。
另外，为了更好地理解二次指数平滑法的原理和应用，可以通过绘制原始数据、平滑数据和预测结果的图表来直观地展现二次指数平滑法的效果。
总的来说，Python中的二次指数平滑法是一种强大的时间序列预测方法，通过合理地调整模型参数和使用适当的库函数，我们可以很好地应用二次指数平滑法来处理和预测时间序列数据。
希望以上介绍能够帮助你更好地理解和使用二次指数平滑法。
经济时间序列的季节调整分解和平滑方法
§2.3.1 Hodrick-Prescott（HP）滤波
在宏观经济学中，人们非常关心序列构成成份中旳长 久趋势，Hodrick-Prescott滤波是被广泛使用旳一种措施。 该措施在Hodrick and Prescott(1980) 分析战后美国经济周 期旳论文中首次使用。我们简要简介这种措施旳原理。 设{Yt}是包括趋势成份和波动成份旳经济时间序列，{YtT}是 其中具有旳趋势成份， {YtC}是其中具有旳波动成份。则
Gapt
100
Yt
YtT YtT
(2.3.7)
图2.8 通货膨胀率(红线) 产出缺口Gap (蓝线)
24
§2.3.2 频谱滤波（BP滤波）措施
20世纪以来，利用统计措施尤其是时间序列分析措施研 究经济时间序列和经济周期旳变动特征得到越来越广泛旳应 用。自时间序列分析产生以来，一直存在两种观察、分析和 解释时间序列旳措施。第一种是直接分析数据随时间变化旳 构造特征，即所谓时域（time domain）分析法，使用旳工 具是自有关（或自协方差）函数和差分方程；另一种措施是 把时间序列看成不同谐波旳叠加，研究时间序列在频率域 （frequency domain）里旳构造特征，因为这种分析主要是 用功率谱旳概念进行讨论，所以一般称为谱分析。
6
X12季节调整措施旳关键算法是扩展旳X11季节调整程序。 共涉及4种季节调整旳分解形式：乘法、加法、伪加法和对数 加法模型。注意采用乘法、伪加法和对数加法模型进行季节 调整时，时间序列中不允许有零和负数。
① 加法模型 ② 乘法模型：
Yt TCt St I t Yt TCt St It
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图2.1c 社会消费品零售总额旳TC序列
图2.1d 社会消费品零售总额 I 序列
时间序列分析（二）--指数平滑
时间序列分析（⼆）--指数平滑本系列⽂章翻译⾃NIST（美国国家标准与技术研究院）的(⼯程统计⼿册) 的第6章第4节关于时间序列分析的内容。
本⽂的翻译会先使⽤翻译软件进⾏初步翻译，笔者在对不恰当之处进⾏修正。
由于笔者⽔平有限，翻译过程难免有疏漏之处，欢迎⼤家评论区指出。
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3. 什么是指数平滑这是⼀种⾮常流⾏的产⽣平滑时间序列的⽅案。
在单⼀移动平均(Single Moving Averages)中，过去的观测值的权重是相等的，⽽指数平滑则随着观测值的变久赋予指数递减的权重。
换句话说，最近的观测结果在预测⽅⾯⽐过去的观测结果具有相对更⼤的权重。
在移动平均的情况下，分配给观察值的权重是相同的，等于1/N。
然⽽，在指数平滑中，有⼀个或多个平滑参数需要确定(或估计)，这些选择决定了分配给观察的权重。
本节将介绍单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑。
3.1 单指数平滑（Single Exponential Smoothing）该平滑⽅案⾸先设置\(S_2\)为\(y_1\)，其中\(S_i\)为平滑观测值或EWMA, \(y\)为原始观测值，下标表⽰时间段，1,2,...n。
第3期\(S_3 = αy_2 + (1-α)S_2\)，等等。
没有\(S_1\)，平滑序列从第2个观察值的平滑版本开始。
对于任意时刻\(t\)，通过计算得到平滑后的值\(S_t\)\[S_t = αy_{t-1} + (1-α)S_{t-1} \qquad 0< α \leq 1 \quad t \geq 3 \]这是指数平滑的基本⽅程，常数或参数\(α\)称为平滑常数。
注意:有⼀种指数平滑的替代⽅法，⽤当前观察值\(y_t\)替换基本⽅程中的\(y_{t-1}\)。
这个公式，由Roberts(1959)提出，在EWMA控制图⼀节中有描述。
这⾥的公式遵循了Hunter(1986)。
设置第⼀个EWMA初始EWMA在后续所有EWMA的计算中起着重要的作⽤。
第三章 需求预测习题
第三章需求预测一、判断题1、时间序列预测模型是以历史数据分析为基础的对将来的预测。
2、对一组产品的预测比对个别产品的预测要准确。
3、预测帮助管理者对生产系统的应用作出计划。
4、预测的准确性随着预测时间范围的缩短而提高。
5、德尔菲法就是让专家在一起讨论，以取得共识的方法。
6、单纯法预测只能预测没有趋势的需求问题。
7、当采用简单移动平均法预测时，取平均值的数据越多，则对实际变化的反应就越灵敏。
8、简单移动平均法实际上是给每个数据分配相等的权重。
9、加权移动平均法的优点是对近期数据给予更多的重视。
10、指数平滑法也是一种加权移动平均法。
11、平滑系数取0.1比取0.3将使预测值更快反映外部需求的变化。
12、MAD等于MSE的平方根。
13、稳定性好的预测方法适用于受随机因素影响小的问题。
14、响应性好的预测方法适用于受随机因素影响小的问题。
15、按简单移动平均法预测，移动平均的时间段越长，预测的稳定性越好。
16、用一次指数平滑法预测，平滑系数越大，则预测的响应性越好。
17、平均绝对偏差可以衡量预测值的无偏性。
二、选择题1、预测能帮助经理A、预测未来B、对生产系统的发展进行规划C、对生产系统的使用进行计划D、以上都是E、以上都不是2、预测是以下活动的依据A、能力计划B、预算C、销售计划D、制造计划E、以上都是3、预测A、时间比较长的更准确B、对单项产品的预测比整体项目的更准确C、是不完美的D、以上都对E、以上都不对4、下列各项中哪一项不是预测程序的步骤A、决定预测目的B、排除任何假设C、确定时间范围D、选择预测方法E、对预测进行监控5、两类一般的预测方法是A、数字的和统计的B、定性的和定量的C、判断的和定性的D、历史的和相关的E、判断的和相关的6、下列哪一项不是主观判断的预测方法A、主观的意见B、销售队伍的意见C、消费者调查D、德尔菲法E、时间序列分析7、时间序列数据可能表现为A、趋势B、季节波动C、周期波动D、不规则波动E、以上所有的8、下列哪种预测方法依赖于选择适当的人员，由他们来作出预测A、时间序列分析B、简单移动平均C、加权移动平均D、德尔菲法E、专家意见法9、下列预测方法中属于定性预测方法的有：A、德尔菲法；B、指数平滑法；C、线形回归分析模型；D、部门主管人员意见法。
c语言五个点判断趋势的方法
c语言五个点判断趋势的方法（原创版3篇）目录（篇1）一、C 语言简介二、五个点判断趋势的方法1.移动平均线法2.指数平滑法3.线性回归法4.相关系数法5.随机指标法正文（篇1）一、C 语言简介C 语言是一种通用的、过程式的计算机程序设计语言。
它的设计目标是提供一种能以简单、清晰、高效的方式编写程序的语言，以满足操作系统、设备驱动、应用程序等各个领域的需求。
C 语言具有丰富的语法结构和强大的功能，广泛应用于嵌入式系统、操作系统、游戏开发等领域。
二、五个点判断趋势的方法在 C 语言中，我们可以使用以下五种方法来判断数据的趋势：1.移动平均线法移动平均线法是一种常见的时间序列分析方法，用于消除数据中的短期波动，以便更清晰地观察长期趋势。
其基本思想是将一段时间内的数据求和，然后除以时间间隔，得到一个平均值。
随着时间推移，不断更新数据，计算新的平均值，从而得到一个移动平均线序列。
当移动平均线呈现上升趋势时，说明数据整体呈上升趋势；反之，则呈下降趋势。
2.指数平滑法指数平滑法是一种基于指数加权的移动平均法，用于预测和消除时间序列数据中的季节性波动。
其基本思想是给最近的数据赋予更大的权重，而给较早的数据赋予较小的权重。
这样，随着时间的推移，数据的权重会逐渐减小，从而减小季节性波动的影响。
3.线性回归法线性回归法是一种通过建立线性模型来研究两个或多个变量之间关系的方法。
在时间序列分析中，线性回归法可以用于预测未来的趋势。
其基本思想是选择一个线性函数，使得这个函数与数据点的误差的平方和最小。
通过求解线性回归方程，可以得到趋势线的斜率和截距，从而预测未来的趋势。
4.相关系数法相关系数法是一种衡量两个变量之间线性相关程度的方法。
在时间序列分析中，可以用相关系数来衡量数据的趋势。
其基本思想是计算数据之间的协方差和标准差，然后计算它们的比值。
相关系数的值介于 -1 和 1 之间，当相关系数接近 1 时，说明数据呈正相关；当相关系数接近 -1 时，说明数据呈负相关；当相关系数接近 0 时，说明数据之间没有明显的线性关系。
中级经济师 时间序列的分解和预测程序
中级经济师时间序列的分解和预测程序下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!中级经济师时间序列的分解和预测程序引言时间序列分析是经济学中的重要分析工具之一，它可以帮助经济学家和决策者了解经济现象的演变规律并进行未来趋势的预测。
物流需求预测方法介绍
2.4 带有需求趋势和季节性需求校正的指数平滑 法（Winter模型）
现假定需求的周期数为L，在t期，已给定实际值At 、初始需求水平 St
、初始需求趋势Tt 以及一个周期的初始季节性需求It ，It1，…
，It
的预测，
L1
则第t+1期的对需求水平、需求趋势、季节性需求以及总的需求预测做如下
校正：
归。
设y为因变量，
为自变量，并且自变量与因
变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
其中，b0为常数项，
为回归系数 。
b1为
固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即
x1对y的偏回归系数；同理b2为
固定时，x2每增加
一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。
3.2 多元线性回归的计算模型
Ft1 ：第t+1期趋势与季节性需求校正后的预测值。
三.因果分析法
• 因果分析预测法是一类对预测对象与其制 约因素的相互联系进行分析，从而建立预 测对象与其所能观察到的相关因素间因果 关系的预测模型进行预测的方法。
3.1一元线性回归预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的 相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于 市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因 素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响 市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中 ，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量 ，也就是主要因素，才能将它作为自变量，应用一元相关回 归分析市场预测法进行预测。
Ft W1 At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
2.1移动平均法 Ft W1At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
预测与决策实验报告
实验一 一元线性回归在Excel 中的实现一、 实验目的：掌握一元线性回归在Excel 中实现的基本方法，熟悉Excel 的有关操作。
二、 实验内容: 学会Excel 中一元线性回归的输入形式和求解方法。
三、 实验准备 ：仔细阅读有关Excel 命令的内容，对有关命令，都要事先准备好使用的例子;仔细阅读Excel 中的有关菜单的功能。
四、 实验步骤题目：某种商品的需求量与人均月收入的关系数据如下表：人均月收入（元）７００８００ ９００ １０００１１００１２００１２６０１３４０需求量（万元）９.０ ９.６ １０.２１１.６１２.４１３.０１３.８１４.６如果估计下个月人均月收入为１４００元，试预测下月该商品的需求量。
解：设一元线性回归模型为： i ^y =a+b i x 1.一元线性回归输入：2. 绘制散点图：3、 一元线性回归的计算资料：计算2x 、2y 、xy 、∑y 、∑2x 、∑2y 及∑xy ∑x 。
4、一元线性回归系数的计算：xb y a x x n y x xy n b 22-=--=∑∑∑∑∑)(故预测模型为：i ^y =2.546567205+8.894875⨯103-i x按 i ^y =2.546567205+8.894875⨯103-i x 进行估值计算：5.F 检验：F=)2n ()(1)y (2^2-÷-÷-∑∑-∧y y yF>05.0F （1,6）=5.99 故方程通过F 检验 6.预测区间估计： 当x=1400时：^y =2.546567205+8.894875⨯103-⨯1400=14.999 根据公式^y ± t 2a SE y 求预测区间：SE=2)ˆ(2--∑n y y =0.21523243SE y =SE ∑----++220)()(n11x x x x =0.262552763 查表得：t 2a (6)=2.4469t 2a SE y =0.64244预测区间：^y ± t 2a SE y故下个月的需求为：14.36-15.64万元之间。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
《市场调查与预测》试卷一附答案
《市场调查与预测》试卷E试卷类型：、卷 卷 考试时间： 120 分钟一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代码写在题干后面的括号内。
不选、错选或多选者,该题无分。
每小题1分，共15分)1. ________是指个人或组织为了给市场营销决策提供依据，针对某一特定的市场营销问题，运用科学的方法和手段，系统地判断、收集、整理和分析有关市场资料，反应市场客观状况和发展趋势的活动。
（ ） A.市场调查 B.市场预测 C. 市场分析 D .市场考察2.经常性市场调查，是指按照企业管理和经营决策的需要，随时开展的调查活动，每次调查的时间和内容（ ）。
A.都是固定的B.都是不固定的C.前者是固定的，后者是不固定的D.前者是不固定的，后者是固定的3.相关系数(r)的数值范围是 ( )A. -1≤ r ≤ 1B. 0<r<1C. -1<r<1D. -1<r<04.我国统计部门对全国性或地区性居民家庭收支情况的调查(家计调查)，就是采用的（ ）。
A.市场普查的方法B.几率抽样调查法C.非几率抽查调查法D.固定样本持续调查形式5.假设某公司有A、B、C三种牌号的服装，A是畅销、B是平销、C是滞销。
为了获取更好的销售效果，决定进行价格调整。
调价前后分别测定了它们的销售量和市场占有率。
然后观察判断调价后的市场需求情况。
这种市场调查属于（）。
A.事前事后对比实验B.控制组同实验组对比实验C.有控制组的事前事后对比实验D.随机对比实验6.在市场预测诸步骤中，（）是市场预测的基础工作。
A.明确市场预测的目的B.分析判断C.调查搜集资料D.作出预测7.在问卷设计中，问句答案的设计必须遵守（）是指同一问题的若干个答案之间关系是相互排斥的，不能有重叠、交叉和包含等情况出现。
A.顺序型原则B. 连贯性原则C.时效性原则D.互斥性原则8.定性调查分为直接调查法和间接调查法，下面属于直接调查法的有（）。
二次指数平滑法相对误差
二次指数平滑法相对误差
二次指数平滑法是一种用于预测时间序列数据的方法，它通过考虑数据的趋势和季节性变化来进行预测。
相对误差是预测值与实际观测值之间的差异的一种度量方法，它可以帮助我们评估预测模型的准确性。
在二次指数平滑法中，我们可以使用相对误差来评估预测的准确性。
相对误差通常被定义为预测误差与实际观测值的比率。
具体计算公式如下：
相对误差 = |(预测值实际观测值) / 实际观测值| 100%。
其中，|x|表示取x的绝对值。
通过计算相对误差，我们可以得到一个百分比，用来衡量预测值与实际观测值之间的差异程度。
在实际应用中，我们通常会计算一系列预测值的相对误差，然后取平均值来评估整体的预测准确性。
这可以帮助我们了解二次指数平滑法在预测时间序列数据时的整体表现。
除了相对误差，我们还可以考虑其他指标来评估二次指数平滑
法的预测准确性，例如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。
这些指标可以帮助我们更全面地了解预测模型的表现，并进行比较和选择合适的模型。
总之，二次指数平滑法的相对误差是衡量预测准确性的重要指标之一，通过计算相对误差可以帮助我们评估预测模型的表现，并进行进一步的优化和改进。
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二次指数平滑法程序
线性指数平滑法Matlab程序，代码如下：
注：Data-原始数据
s-一次和二次平滑结果
at-预测式中的a参数
bt-预测式中的b参数
y1-预测结果
本例是取alpha为0.8时的情况
arr=[0;6;8.3;9.8;13;15;13.5;26.1;80.3;86;102.6];
[m,n]=size(arr);
alf=0.2;
for j=1:2
s(1,j)=arr(1,1)
end
for i=2:m
for j=1:2
if j==1
s(i,j)=alf*arr(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
else
s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
end
end
end
temp=alf/(1-alf);
for i=1:m
at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));
yy(i+1)=at(i,1)+bt(i,1);
end
for i=2:11
y1(i-1)=yy(i);
end
for i=2:11
b(i-1)=arr(i);
end
for i=1:3
y2(i)=at(m,1)+bt(m,1)*(i+1);
end
year=[1999:2011];
year=year';
y1=y1';
y2=y2';
data=cat(1,y1,y2);
data1=cat(1,b,y2);
% plot(year,data,'-rs','markerFaceColor','g', 'MarkerSize',3);
% plot(year,data,'-rs',year,data1,'-rs');
因论文中要分析旅游时间分布，预测不同年份旅游者人数，从而做了一个Matlab布朗单一参数线性指数平滑法Matlab程序，代码如下：
注：Data-原始数据
s-一次和二次平滑结果
at-预测式中的a参数
bt-预测式中的b参数
y1-预测结果
本例是取alpha为0.8时的情况
arr=[0;6;8.3;9.8;13;15;13.5;26.1;80.3;86;102.6];
[m,n]=size(arr);
alf=0.2;
for j=1:2
s(1,j)=arr(1,1)
end
for i=2:m
for j=1:2
if j==1
s(i,j)=alf*arr(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
else
s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
end
end
end
temp=alf/(1-alf);
for i=1:m
at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));
yy(i+1)=at(i,1)+bt(i,1);
end
for i=2:11
y1(i-1)=yy(i);
end
for i=2:11
b(i-1)=arr(i);
end
for i=1:3
y2(i)=at(m,1)+bt(m,1)*(i+1);
year=[1999:2011];
year=year';
y1=y1';
y2=y2';
b=b';
data=cat(1,y1,y2);
data1=cat(1,b,y2);
% plot(year,data,'-rs','markerFaceColor','g', 'MarkerSize',3); % plot(year,data,'-rs',year,data1,'-rs');。