二次指数平滑预测法(已编辑好公式)
2022-2023年高级经济师《工商管理》预测试题3(答案解析)
2022-2023年高级经济师《工商管理》预测试题（答案解析）全文为Word可编辑，若为PDF皆为盗版，请谨慎购买！第壹卷一.综合考点题库(共50题)1.适用于新产品开发，且对该产品的需求不断增加的进度安排方法是( )。
A.各期产量年均分配法B.各期产量均匀分配法C.各期产量月均分配法D.各期产量抛物线型增长分配法正确答案：D本题解析：各期产量抛物线形增长分配法。
即将全年计划产量按照开始增长较快，以后增长较慢的要求安排各月任务，使产量增长的曲线呈抛物线形状。
这种方法适用于新产品的开发，且对该产品的需求不断增加的情况。
2.若一次指数平滑法中近期数据的加权数越大，反映需求变化的灵敏度越高，则平滑系数a( )。
A.接近1B.大于1C.小于0.5D.等于2正确答案：A本题解析：一次指数平滑法考虑了时间序列的全部数据，但对近期的数据给予较大的权数，对早期的数据给予递减的权数。
平滑系数a越大，越接近1，对近期数据的加权数越大，反映需求变化的灵敏度越高；反之，a越小，对需求变化反映的灵敏度就越差。
3.关于电子商务的产生和发展，下列说法不正确的是( )。
A.以计算机为代表的电子信息技术为电子商务的应用提供了技术基础B.信用卡和电子钱包以其方便、快捷、安全等优点，吸引了众多的网络消费者，为电子商务中的网上支付提供了重要的手段C.电子商务的发展经历了从基于互联网的电子商务到基于电子数据交换(EDI)的电子商务，再到如今基于移动通信技术的移动电子商务三个阶段D.国际互联网是全球性的网络，是一种公用信息的载体，是大众传媒的一种。
其具有快捷性、普及性，是现今最流行、最受欢迎的传媒之一，比以往任何一种通信媒体都要快捷正确答案：C本题解析：电子商务的发展根据其使用网络不同可分为以下三个发展阶段：①基于电子数据交换(EDI)的电子商务。
企业之间通过EDI接收和传送订单、交货单和付款数据是电子商务的雏形。
②基于互联网的电子商务。
二次指数平滑法预测我国连锁餐饮业营业额
二次指数平滑法预测我国连锁餐饮业营业额1147622 金珊【目的】"民以食为天"，中国餐饮业连续12年来两位数迅猛增长，2002年的营业额首次突破5000亿元，占到了GDP的5.1%。
餐饮业的发展被认为有四大因素：个人消费兴起、餐饮业差异化增强、产品创新、经营模式连锁化。
连锁经营对营业额的提升作用是最为显著的，仔细分析数字就会发现，中国的连锁餐饮业还有巨大的发展空间。
连锁经营对营业额的提升作用原因在于中国餐饮业的连锁程度还很低。
据统计，前100强餐饮业企业的营业额不到270亿元，只占6.5%。
例如北京现有各类餐饮企业超过3万，常常是今天这家餐馆开张，明天另一家餐馆就关门。
频频发生的重迭更张，正是中餐企业发展水平低的具体体现。
在中餐企业长期在低水平发展阶段停滞不前的同时，以麦当劳、肯德基为代表的洋快餐，以及日本料理、韩国烧烤等外来餐饮却在我国市场遍地开花。
有关资料显示，目前麦当劳的单店平均营业额竟是中式快餐单店的160倍，肯德基在中国市场一年的销售额已超过20亿元。
随着更多投资者被市场发展吸引加入，以及理性消费时代的来临，未来餐饮业竞争将更多的表现为品牌的竞争。
是否拥有著名的品牌，将直接决定餐饮企业的生存和发展。
综观国外餐饮企业的发展，无一不是依靠其雄厚的品牌实力开展全球化经营的。
反观我们的餐饮企业，大都缺乏品牌，消费者大多跟风，新开的餐厅就蜂拥而至，过了热度期就相对萧条，形不成固定的客流量。
即便是我们认为的知名企业，无论是经营规模、市场占有额，还是品牌知名度等方面，和国际知名品牌都有较大差距。
面对全球经济一体化的机遇和挑战，我们的餐饮要想参与国际竞争，品牌就显得尤为重要了。
综合以上原因，本文结合统计学原理作业需要的条件下采用二次指数平滑法预测我国接下来几年的连锁营业额，旨在了解我国目前连锁餐饮市场发展动态，把握连锁餐饮行业消费现状与趋势，为企业制定市场策略提供一些参考。
【数据】本文所采用分析数据均来自《中国统计年鉴—2012》我国连锁餐饮业营业额年份营业额（亿元）2005 454.362006 563.752007 640.002008 860.912009 879.322010 955.422011 1120.39【方法】指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
二次指数平滑法预测模型推导过程
二次指数平滑法预测模型推导过程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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指数平滑法——精选推荐
指数平滑法时间序列分解⼤量时间序列的观测样本表现出趋势性、季节性和随机性，或者三者中的其⼀或其⼆。
于是，我们认为每个时间序列，都可以分为三个部分的叠加其中，T是趋势项，S是季节项，R是随机项。
上述公式表现了趋势项和季节项是累加的，实际应⽤场景中，趋势项和季节项可能是累乘的，时间序列可以分解为如下公式实际应⽤中，随机项R的期望为0，没有规律，并且绝对值不⼤。
所以在应⽤场景中我们往往省略掉R，R称作噪声。
预测公式如下或⼀次指数平滑法线性回归算法中，每个经验点的权重是⼀致的，即很早以前的经验数据也可能对预测数据有较⼤的影响。
很多实际场景中，未来⼀段时间的趋势可能和在最近⼀段时间的趋势关系更加紧密。
⽐如⼩明去年数学考试成绩⼀直不及格，今年连续多次考试90多分，预测⼩明下⼀次数学考试的成绩，情理上90多分的可能性更⾼。
采⽤传统的线性回归算法，预测结果可能是70多分。
指数平滑法认为越⽼的经验数据对趋势的影响越⼩。
我们假定时间t的观测值为y(t)，时间t的预测值为S(t)，则时间t+1的预测值S(t+1)为a的取值范围(0, 1)，a越⼤，最近时间点的观测值对预测值的影响越⼤。
假设我们有t个经验数据，根据上述⼀次指数平滑公式，预测值S(t + n) = S(t + 1)，预测值不具备趋势。
⼆次指数平滑我们对⼀次指数平滑值再进⾏指数平滑，可以获得趋势。
⼆次指数平滑法的预测模型为：式中：分别为时间t和时间t - 1的⼆次指数平滑值。
三次指数平滑⼆次指数模型是线性的，对于⾮线性趋势预测我们可以使⽤三次指数平滑法。
公式如下Holt-Winters算法对于具有周期性的趋势预测，我们可以使⽤Holt-Winters算法。
累乘性Holt-Winters公式如下其中，alpha，beta，gamma取值范围为(0, 1)，分别表⽰全局因⼦，趋势因⼦，周期性因⼦中最近时间点数据对预测数据的影响程度。
y为经验数据，L为周期。
表⽰使⽤t时间点的估计值预测t+m时间点的值。
2次指数平滑预测
2次指数平滑预测#include "stdafx.h"#include "iostream"#include "fstream"#include "math.h"using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){floata,a1,b1,a2,b2,c2,y0[100],y1[100],y2[100],y3[100],s1[100],s2[100], s3[100];int i,m,n;i=m=n=0;a=a1=b1=a2=b2=c2=0;y0[100]=y1[100]=y2[100]=y3[100]=s1[100]=s2[100]=0;cout<<"平滑预测"<<endl;< p="">cout<<"请输入历史数据个数:"<<endl;< p="">cin>>m;cout<<m<<endl;< p="">if(m<1)exit(1);cout<<"请按顺序输入历史数据:"<<endl;< p="">for(i=0;i<m;){< p="">cin>>y0[i];i++;}cout<<"请输入要预测的参数个数:"<<endl;< p="">cin>>n;cout<<n<<endl;< p="">if(n==0 || n>100){cout<<"参数个数错误";exit(1);}cout<<"请输入a值:"<<endl;< p=""> cin>>a;ofstream output("c:\\output.csv");s1[0]=y0[0];s2[0]=s1[0];s3[0]=s2[0];for(i=1;i<m;){< p="">//一次平滑：St(1)=a∑(1-a)jyt-js1[i]=a*y0[i]+(1-a)*s1[i-1];//二次平滑1：St(1)=ayt+(1-a)St-1(1) //二次平滑2：St(2)=aSt(1)+(1-a)St-1(2) s2[i]=a*s1[i]+(1-a)*s2[i-1];i++;}y1[0]=s1[m-1];s1[m]=a*y0[m-1]+(1-a)*y1[0];//一次预测for(i=1;i<n;){< p="">y1[i]=s1[m+i-1];s1[m+i]=a*y1[i-1]+(1-a)*s1[m+i-1];i++;}//二次预测//at=2st(1)-st(2)//bt=(st(1)-st(2))a/(1-a)//预测值：yt+T=at+btTfor(i=0;i<n;){< p="">s2[m+i]=a*s1[m+i]+(1-a)*s2[m+i-1];a1=2*s1[m+i-1]-s2[m+i-1];b1=a/(1-a)*(s1[m+i-1]-s2[m+i-1]);y2[i]=a1+b1*(i+1);i++;}//三次预测//at=3St(1)-3St(2)+St(3)//bt=a/(2(1-a)^2)((6-5a)St(1)-2(5-4a)St(2)+(4-3a)St(3))//ct=a^2/(2(1-a)^2)(St(1)-2St(2)+St(3))//预测值：yt+T=at+btT+ctT2for(i=0;i<n;){< p="">s3[m+i]=a*s2[m+i]+(1-a)*s3[m+i-1];a2=3*s1[m+i-1]-3*s2[m+i-1]+s3[m+i-1];b2=a/(2*(1-a)*(1-a))*((6-5*a)*s1[m+i-1]-2*(5-4*a)*s2[m+i-1]+(4-3*a)*s3[m+i-1]);c2=a*a/(2*(1-a)*(1-a))*(s1[m+i-1]-2*s2[m+i-1]+s3[m+i-1]);y3[i]=a2+b2*(i+1)+c2*(i+1)*(i+1);i++;}if(output.is_open()){cout<<"变量a值："<<a<<endl;< p="">output<<"变量a值："<<a<<endl;< p="">cout<<"一次平滑值: ,";output<<"一次平滑值: ,";for(i=0;i<m+n;){< p="">cout<<s1[i]<<',';< p="">output<<s1[i]<<',';< p="">i++;}cout<<"一次预测值: ,";output<<" 一次预测值: ,";for(i=0;i<n;){< p="">cout<<y1[i]<<',';< p="">output<<y1[i]<<',';< p="">i++;}cout<<endl;< p="">output<<endl;< p="">cout<<"二次平滑值: ,";output<<"二次平滑值: ,";for(i=0;i<m+n;){< p="">cout<<s2[i]<<',';< p="">output<<s2[i]<<',';< p="">i++;}cout<<"二次预测值:,";output<<" 二次预测值: ,";for(i=0;i<n;){< p="">cout<<y2[i]<<',';< p="">output<<y2[i]<<',';< p="">i++;}cout<<endl;< p="">output<<endl;< p="">}output.close();cout<<"预测成功，参数输出到C:\Users\zexian-tang\Desktop\output.csv文件中.可以用office excel或者文本编辑器打开"<<endl;< p=""> system("PAUSE");return 0;}</endl;<></endl;<></endl;<></y2[i]<<',';<></y2[i]<<',';<></n;){<></s2[i]<<',';<></s2[i]<<',';<></m+n;){<></endl;<></endl;<></y1[i]<<',';<></y1[i]<<',';<></n;){<></s1[i]<<',';<></s1[i]<<',';<></m+n;){<></a<<endl;<></a<<endl;<></n;){<></n;){<></n;){<></m;){<></endl;<></n<<endl;<></endl;<></m;){<></endl;<></m<<endl;<> </endl;<></endl;<>。
二次曲线指数平滑法
0.225576
24.64799
17
1999
25.93
24.44553
22.99798
21.68169
26.02432
1.775674
0.131251
26.68459
18
2000
28.04
26.24276
24.62037
23.15103
28.0182
2.005012
0.153048
27.86562
19
2001
29.45
27.84638
26.23338
24.6922
29.53122
1.792582
0.071831
30.09974
20
2002
31.47
29.65819
27.94578
26.31899
31.45621
1.926448
0.085617
31.35971
21
2003
33.99
31.8241
29.88494
一次移动平均法 一次指数平滑法 线性二次移动平均法 线性二次指数平滑法 二次曲线指数平滑法
销售额 预测值
销售额 预测值
一次移动平均法
一次指数平滑法
图表标题 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
有明显的线性变化趋势时 用线性二次移动平均法
线性二次指数平滑法
应用背景：
有的时间序列虽然有增加或减少趋势，但不一定 是线性的，可能按二次曲线的形状增加而减少。
20.76097
1.146825
0.120052
20.34774
15
1997
双指数平滑法
双指数平滑法双指数平滑法是一种用于时间序列预测的方法，它通过将历史数据分成两个部分，分别进行平滑处理，从而得到一个更加准确的预测结果。
本文将介绍双指数平滑法的原理、应用场景以及计算方法，并通过实例进行说明。
一、双指数平滑法的原理双指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。
它假设时间序列数据包含一个趋势成分和一个季节成分，通过对这两个成分进行平滑处理，得到最终的预测结果。
双指数平滑法的基本原理是将历史数据分成两个部分：一部分是趋势成分，表示数据的总体增长或下降趋势；另一部分是季节成分，表示数据的周期性变化。
然后，分别对这两个部分进行平滑处理，最终得到预测结果。
双指数平滑法常用于对具有明显趋势和季节性变化的时间序列数据进行预测。
例如，销售额、股票价格、气温等时间序列数据都可以使用双指数平滑法进行预测。
三、双指数平滑法的计算方法双指数平滑法的计算方法比较简单，主要分为两个步骤：初始化和迭代。
需要初始化两个平滑系数：趋势平滑系数（α）和季节平滑系数（β）。
一般情况下，趋势平滑系数的取值范围为0到1之间，季节平滑系数的取值范围为0到1之间。
然后，通过以下公式进行迭代计算：趋势成分的平滑值= α * 当前观察值 + (1 - α) * 上一期趋势成分的平滑值季节成分的平滑值= β * 当前观察值 + (1 - β) * 上一期季节成分的平滑值预测值= 前一期的趋势成分的平滑值 + 前一期的季节成分的平滑值迭代计算的次数取决于数据的特点和需求，一般情况下，需要多次迭代才能得到准确的预测结果。
四、实例说明以某公司销售额为例，假设已知历史销售额如下：月份销售额1月 10002月 12003月 11004月 13005月 12006月 14008月 15009月 140010月 160011月 150012月 1700需要初始化趋势平滑系数（α）和季节平滑系数（β）。
假设α取0.3，β取0.4。
然后，进行迭代计算：第一个月的趋势成分的平滑值= 1000第一个月的季节成分的平滑值= 0第一个月的预测值= 1000 + 0 = 1000第二个月的趋势成分的平滑值= 0.3 * 1200 + (1 - 0.3) * 1000 = 1120第二个月的季节成分的平滑值= 0.4 * 1200 + (1 - 0.4) * 0 = 480第二个月的预测值= 1120 + 480 = 1600以此类推，进行多次迭代，最终得到预测结果如下：月份预测值1月 10002月 16004月 15165月 12936月 15627月 13708月 16219月 145910月 170511月 152912月 1769通过双指数平滑法，我们可以得到对未来销售额的预测结果，从而为决策提供参考。
二次指数平滑法-myOM
根据国家统计局公报，2005年我国粮食产量为 9680亿斤，棉花产量为570万吨，油料产量为3078万 吨。陈锡康等的预测得到证实，误差仅分别为产量 的1.3% 0.9%和0.6%。
这项预测为政府判断粮食生产形势，制订农业 和粮食政策提供了科学依据。在安排粮食收购(粮仓 建设及准备粮食收购资金等)、消费、储存、运输、 进口、出口等方面产生突出的社会经济效益。
21
4、影响需求预测的因素
商业周期 产品生命周期 竞争者的行为 顾客偏好 随机影响 ……
广告 促销努力
商业信誉
产品设计 产品质量 信用政策 …… 企业通过 努力可以 做到
22
企业无法 控制
5、预测中应注意的几个问题
费用
判断在预测中的作用
选择预测方法 辨别信息 取舍预测结果
14
需求预测的种类（按主客观因素所起的作用）
定性预测方法：又称主观预测法，因为其依据是来源 不同的各种主观意见。它简单明了，不需要数学公 式。包括：德尔菲法、部门主观集体讨论法、用户 调查法、销售人员意见汇集法等。 定量预测方法：又称统计预测法，其主要特点是利用 统计资料和数学模型来进行预测。定量预测法并不 完全排除主观因素。可分为：因果模型和时间序列 模型。
早在上世纪70年代末，原中共中央书记处农村政策 研究室和国务院农村发展研究中心安排中国科学院从事 全国粮食产量预测并提出两项要求： 第一、为便于中央及早安排粮食的消费、存储和进 出口，要求预测提前期为半年左右。如果到九月份或十 月份才发现粮食歉收需要进口，国际市场粮价就已大幅 度上升了。 第二、要求预测很精确，误差在3%以下。 陈锡康在管理科学与工程领域上的主要科研成就为 提出投入占用产出技术和进行全国粮食产量预测研究。 陈锡康在预测全国粮食产量，编制中国农业投入产 出表过程中，发现耕地、水、固定资产等占用品在粮食 生产中起重要作用，但在传统的投入产出模型中没有得 到充分反映。 4
第7章4指数平滑法
于在
S (1) t
Xt
(1) Xt1
...
(1-
)t
S (1) 0
中
S (1) 0
未知，从而
S (1) 1
也未知，表中将
X0=2000
作为初始值,
当 ＝0.1时均方误差最小，因此在进行预测时的平滑系数
选为0.1。
α＝0.1 时的预测值 α＝0.5 时的预测值 α＝0.9 时的预测值
时 期
观 察 值需 求 量 的 预 测 值需 求 量 的
11 … 2056 … … … 2340 … … … 2386 … … …
总计
461 4681 3431255
684 5698 4351072
423 6127 5028081
均值（取整数） 46.1 468 343126
68 570 435107
42 613 502808
需求量
3200 3000 2800 2600 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200
7
1384 2500
8
1524 2000
… … … 1500
19
3514 1000
20 3770 500
21 4107
0
22
?
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
23
?
t 观测值 一次平滑 二次平滑 at
bt
预测值
676
676
1
676 676.0 676.0 676.0 0
2
825 720.7 689.4 752.0 13.4 676.0
二次指数平滑法Microsoft Word 文档
二次指数平滑法二次指数平滑法（Second exponential smoothing method）[编辑]什么是二次指数平滑法二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。
它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。
一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。
[编辑]二次指数平滑法的优点[1]二次指数平滑法实质上是将历史数据进行加权平均作为未来时刻的预测结果。
它具有计算简单、样本要求量较少、适应性较强、结果较稳定。
[编辑]二次指数平滑法的计算线性二次指数平滑法的公式为：(1)式中：分别为t期和t–1期的二次指数平滑值；a为平滑系数。
在和已知的条件下，二次指数平滑法的预测模型为：(2)(3)T为预测超前期数例5：某地1983年至1993年财政入的资料如下，试用指数平滑法求解趋势直线方程并预测1996年的财政收入。
计算过程及结果如下：由上表可知：；；；,a=0.9 则所求模型为:[编辑]二次指数平滑法实例分析[2]表中第③栏是我国1978-2002年全社会客运量的资料,据期绘制散点图，见下图，可以看出，各年的客运量资料基本呈线性趋势，但在几个不同的时期直线有不同的斜率，因此考虑用变参数线性趋势模型进行预测。
具体步骤如下：表 我国1978-2002年全社会客运量及预测值 单位：万人年份 时间t 全社会客运量y 各期的一次指数平滑值 各期的二次指数平滑值a tb t① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ 253993.0 253993.0 1978 1 253993 253993.0 253993.0 253993.0 0.0 1979 2 289665 275396.2 266834.9 283957.5 12841.9 253993.0 1980 3 341785 315229.5 295871.7 334587.3 29036.7 296799.4 1981 4 384763 356949.6 332518.4 381380.8 36646.8 363624.0 1982 5 428964 400158.2 373102.3 427214.2 40583.9 418027.5 1983 6 470614 442431.7 414699.9 470163.4 41597.6 467798.1 1984 7 530217 495102.9 462941.7 527264.1 48241.8 511761.1 1985 8 620206 570164.8 527275.5 613054.0 64333.8 575505.81986 9 688212 640993.1 595506.1 686480.1 68230.5 677387.8 1987 10 746422 704250.4 660752.7 747748.2 65246.6 754710.7 1988 11 809592 767455.4 724774.3 810136.4 64021.6 812994.8 1989 12 791376 781807.8 758994.4 804621.1 34220.1 874158.1 1990 13 772682 776332.3 769397.1 783267.5 10402.8 838841.2 1991 14 806048 794161.7 784255.9 804067.6 14858.8 793670.2 1992 15 860855 834177.7 814209.0 854146.4 29953.1 818926.3 1993 16 99663 931651.5 884674.5 978628.5 70465.5 884099.5 1994 17 1092883 1028390.4 970904.0 1085876.8 86229.6 1049094.0 1995 18 1172596 1114913.8 1057309.9 1172517.6 86405.8 1172106.3 1996 19 1245356 1193179.1 1138831.4 1247526.8 81521.5 1258923.5 1997 20 1326094 1272928.0 1219289.4 1326566.7 80458.0 1329048.3 1998 21 1378717 1336401.4 1289556.6 1383246.2 70267.2 1407024.7 1999 22 1394413 1371208.4 1338547.7 1403869.1 48991.1 1453513.4 2000 23 1478573 1435627.1 1396795.4 1474458.9 58247.7 1452860.1第一步，计算一次指数平滑值。
二次指数平滑法-myOM
1
内容提要
一、预测的基本概念 二、定性预测方法 三、定量预测方法
本讲提纲
2
一、预测的基本概念
导入案例——陈锡康因成功预测粮食产量获首届 “复旦管理学杰出贡献奖”
多年来，中国科学院数学与系统科学研究院陈锡康 研究员利用投入占用产出技术和考虑报酬递减的非线性 预测方程等进行全国粮食产量预测获得了显著成绩，于 2006年9月荣获首届“复旦管理学杰出贡献奖” 复旦管理学奖励基金会由复旦校友、原中共中央政 治局常委、国务院副总理李岚清同志发起， 成立于2005 年9月。基金会的宗旨是奖励我国在管理学领域作出杰出 贡献的工作者，倡导管理学理论符合中国国情，并密切 与实践相结合，推动我国管理学的长远发展，促进我国 管理学人才的成长，提高我国管理学在国际上的学术地 3 位和影响力。
7
1、什么是预测?
Forecast, Predict, Prophesy
预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。
8
“A forecast is an objective estimate of future demand attained by projecting a pattern of events of the past into the future.”* “A prediction is a subjective estimate of what events will happen in the future, based on extrapolating or interpreting data that occurred in the past.” * David F. Ross, Distribution Planning and Control, Chapman & Hall, New York, 1995, p.212.
市场预测学2
市场预测学复习要点一、专家会议法、德尔菲法的优缺点，利用德尔菲法研究权重，上下四分位点、全距、中位数1.专家会议法:专家会议法，是指邀请有关方面的专家，通过会议的形式，对市场未来需求趋势或某个产品的发展前景作出判断，并在专家们分析判断的基础上，综合专家们的意见，进行市场预测的方法。
2.专家的选择（1）专家要有丰富经验和广博知识。
专家一般应具有较高学历，有丰富的与预测课题相关的工作经验，思维判断能力敏锐，语言表达能力较强（2）专家要有代表性。
要有各方面专家组成，如有市场营销专家、管理专家、生产技术专家等（3）专家要有一定的市场调查和市场预测方面的知识和经验3.专家会议法的优点(1)专家集体在一起讨论可互相启发，取长补短，发挥专家的创造性思维，能把调查预测与讨论研究结合起来分析考虑的影响因素全面细致(2)节省预测的人力与时间，能在较短的时间内获得比较正确的预测结果4.专家会议法的缺点(1)参加会议的专家往往受人数的限制使代表性不充分(2)预测时可能受心理因素的影响(3)对于一些机密等级较高的问题，不宜在预测会上交谈(4)较多地占用了专家的时间5.德尔菲法:德尔菲法是指采用背对背的通信函询方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论。
6.德尔菲法的优点：（1）反馈性（2）集思广益（3）匿名性（4）统计性 7.德尔菲法的缺点：（1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能不可靠 （2）责任比较分散（3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际 8.德尔菲法的统计处理方法 （一）专家作答情况的统计处理%100⨯=发出问卷的份数收回问卷的份数问卷回收率%100⨯=收回问卷的份数数对该问题有效回答的份问卷有效率（二）对数量和时间答案的统计处理①中位数的方法将几位专家所提供的答数从小到大，从左至右进行排序，即n n x x x x x ≤≤≤≤≤-1321...中位数的计算公式为：②求上、下四分位点的方法先求上四分位点，其计算公式为：⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=+=+=++==+++++为偶数为奇数为偶数为奇数上四k k n x x k k n x k k n x x k k n x x k k k k k k ,2,2,2,,12,2,12,12323213223123233下四分位点的计算公式为：⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=+=+=++==++++为偶数为奇数为偶数为奇数下四k k n x x k k n x k k n xx k k n x x kk k kk k ,2,2,2,,12,2,12,1222112221全距：各专家答数中的最大值与最小值之差称为全距，表示调查结果的最大变动幅度，是各专家之间看法的分散程度的一种度量。
上海港集装箱吞吐量预测
上海港集装箱吞吐量预测[摘要] 利用近十年的上海港集装箱吞吐量数据，分别采用指数平滑预测法、一元线性回归预测法和灰色预测模型等预测方法对上海港集装箱吞吐量进行预测。
并对三种预测法进行对比，找出较为精确的2011年预测值。
[关键字] 上海港集装箱吞吐量 指数平滑预测法 一元线性回归预测法 灰色预测模型引言上海港位于长江三角洲前缘，居我国18000 公里大陆海岸线的中部、扼长江入海口，地处长江东西运输通道与海上南北运输通道的交汇点，是我国沿海的主要枢纽港，我国对外开放，参与国际经济大循环的重要口岸。
上海市外贸物资中99%经由上海港进出，每年完成的外贸吞吐量占全国沿海主要港口的20%左右。
作为世界著名港口，2010年上海港货物、集装箱吞吐量均位居世界第一。
荣获中国世界纪录协会世界货物吞吐量最大的港口世界纪录。
港口吞吐量是反映港口生产经营活动成果的重要数量指标，港口吞吐量的流向构成、数量构成和物理分类构成是港口在国际、地区间水上交通链中的地位、作用和影响的最直接体现，也是衡量国家、地区、城市建设和发展的量化参考依据。
对集装箱吞吐量进行预测是确定港口发展规模,规划港口总体布局,划分港区功能的重要依据之一,是港口规划中首要的前期工作。
吞吐量预测的不正确，将会导致规划决策的失误，从而给港口带来经济损失，甚至会影响城市、地区、全国经济的发展。
因此，对上海港集装箱吞吐量进行分析研究，将为其未来的发展、相关部门制定正确的决策提供理论指导。
本文依据上海港集装箱吞吐量的历史数据，分别采用指数平滑模型、一元线性模型预测和灰色预测模型吞吐量，为实际应用提供参考。
一、预测模型方法：1. 指数平滑法预测模型：指数平滑是一种重要的时间序列预测法, 它的基本思想是先对原始数据进行处理, 处理后的数据称为“平滑值”, 然后再根据平滑值经过计算构成预测模型, 用于测取未来预测值。
（1）、一次指数平滑法预测的计算公式：t+1t t F = aX + (1 - a)F(1-1)式中： t F ——t 期一次指数平滑法预测值；t X ——t 期实际观察值；a ——平滑指数，即权系数，0<a <1。
matlab二次指数平滑法预测
matlab二次指数平滑法预测二次指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它可以有效地预测未来一段时间内的数据变化趋势。
本文将详细介绍二次指数平滑法的原理、计算方法以及在MATLAB中的应用。
一、原理介绍二次指数平滑法是指根据时间序列数据的特点，通过对原始数据进行加权平均来预测未来的趋势。
它的基本思想是将时间序列数据分解为趋势项、季节项和随机项三个部分，通过对趋势项和季节项进行平滑处理，得到预测结果。
二、计算方法1. 计算趋势项需要计算出原始数据的趋势项。
可以使用最小二乘法来拟合数据的趋势线，得到拟合的趋势项。
2. 计算季节项在计算季节项之前，需要先计算出原始数据的季节指数。
季节指数是指某一时间点上的数据相对于整个周期的平均值的比例。
3. 计算预测值根据计算得到的趋势项和季节项，可以计算出预测值。
预测值等于趋势项乘以季节项。
4. 更新参数在每次计算预测值之后，需要更新趋势项和季节项的参数。
可以使用加权平均法来更新参数。
三、MATLAB中的应用在MATLAB中，可以使用expsmooth函数来实现二次指数平滑法。
该函数可以通过设置参数来控制平滑法的具体计算方法。
具体步骤如下：1. 导入数据需要将需要预测的时间序列数据导入MATLAB中。
2. 设置参数设置二次指数平滑法的参数，包括平滑因子和季节周期等。
可以根据实际情况来调整这些参数的值。
3. 运行二次指数平滑法使用expsmooth函数来运行二次指数平滑法，得到预测结果。
4. 绘制预测图可以使用plot函数将原始数据和预测结果绘制在同一张图上，以便比较和分析。
四、总结二次指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它可以通过对原始数据进行平滑处理，得到未来一段时间内的趋势预测。
在MATLAB中，可以使用expsmooth函数来实现二次指数平滑法，并根据实际情况来调整参数的值。
通过对预测结果的分析和比较，可以得出有关未来数据变化趋势的结论。
二次指数平滑法excel操作
二次指数平滑法excel操作
二次指数平滑法是一种常用的预测方法，可以用来预测某个时间序列在未来的趋势和周期。
下面是在Excel中进行二次指数平滑法操作的步骤：
1. 输入数据，建立时间序列表格，包括时间和数据两列。
2. 计算初始趋势和初始周期，选取alpha和beta的值，设定初始预测值和初始平滑值。
3. 按照二次指数平滑法的公式，分别计算预测值、平滑值、趋势和周期，并按照格式填写到表格中。
4. 根据二次指数平滑法的原理，逐个时间点进行预测，并将预测值填写到表格中。
5. 绘制预测曲线，并根据实际数据和预测值的误差，修改alpha 和beta的值，重新计算预测值。
6. 根据实际情况更新数据，并重新进行预测。
需要注意的是，二次指数平滑法的精度受到条件限制，不同的时间序列和预测周期可能需要不同的参数设置和调整，建议结合实际情况和专业知识进行分析和预测。
二次平滑指数预测例题
二次平滑指数预测例题二次平滑指数预测是一种常用的时间序列预测方法，它可以用来预测未来一段时间内的数据趋势。
下面我将以一个例题来说明二次平滑指数预测的过程。
假设我们有一组销售数据，如下所示：时间销售量。
1 10。
2 12。
3 14。
4 16。
5 18。
我们想要使用二次平滑指数预测方法来预测下一个时间点的销售量。
首先，我们需要计算初始的一次平滑值和二次平滑值。
一次平滑值可以通过计算移动平均来得到，而二次平滑值则需要基于一次平滑值进行计算。
假设初始的一次平滑值为10，我们可以使用以下公式来计算二次平滑值：二次平滑值= α 一次平滑值+ (1 α) 上一个二次平滑值。
其中，α是平滑系数，需要根据具体情况来确定。
在这里，我们假设α为0.5。
根据上述公式，我们可以得到第一个二次平滑值为10。
接下来，我们需要计算预测值。
预测值可以通过以下公式来计算：预测值 = 一次平滑值 + 二次平滑值。
根据上述公式，我们可以得到第一个预测值为20。
然后，我们需要计算误差值。
误差值可以通过以下公式来计算：误差值 = 实际值预测值。
根据上述公式，我们可以得到第一个误差值为-2。
接下来，我们需要计算调整后的一次平滑值和二次平滑值。
调整后的一次平滑值可以通过以下公式来计算：调整后的一次平滑值 = 一次平滑值+ α 误差值。
根据上述公式，我们可以得到调整后的一次平滑值为9。
然后，我们可以使用调整后的一次平滑值来计算调整后的二次平滑值。
根据之前的公式，我们可以得到第二个二次平滑值为9.5。
接下来，我们可以使用调整后的一次平滑值和调整后的二次平滑值来计算第二个预测值。
以此类推，我们可以继续计算下去，直到得到我们想要的预测结果。
需要注意的是，二次平滑指数预测方法的准确性取决于平滑系数的选择和历史数据的稳定性。
较小的平滑系数会使预测结果更加敏感，而较大的平滑系数会使预测结果更加稳定。
以上就是二次平滑指数预测的一个例题的解答。
希望能对你有所帮助！。
基于二次指数平滑法的典型r城市电气火灾预测
基于二次指数平滑法的典型r城市电气火灾预测汤昊;金静;刘义祥;许洁;贾南【摘要】针对电气火灾发展现状,结合二次指数平滑法适用于短期预测的特点,以近期北京市、重庆市的相关数据为研究对象,运用二次指数平滑法建立电气火灾预测模型,对两地2015、2016年电气火灾起数进行了预测,并将2015年的预测值与实际值进行了比对.结果表明,二次指数平滑法对典型城市电气火灾短期预测具有可行性,预测结果可为电气火灾的防控提供参考.【期刊名称】《武警学院学报》【年(卷),期】2017(033)008【总页数】4页(P63-66)【关键词】二次指数平滑法;电气火灾;火灾预测【作者】汤昊;金静;刘义祥;许洁;贾南【作者单位】武警学院,河北廊坊 065000;武警学院,河北廊坊 065000;武警学院,河北廊坊 065000;武警学院,河北廊坊 065000;武警学院,河北廊坊 065000【正文语种】中文【中图分类】D631.6目前我国已成为世界第二大经济体，工业与居民用电量持续保持在较高水平，由此也使得电气故障引发的火灾事故在总火灾起数中占有较大比例。
据统计，近几年我国电气火灾占总火灾起数的30%以上，特别是在重特大火灾中，电气火灾占比高达50%。
在数据化、信息化越来越普及的今天，电气火灾的预测将为消防工作提供参考，并有助于减少电气火灾所造成的人员伤亡与财产损失。
目前，国内学者对相关领域的研究可大致归为两类，一是针对电气火灾的发生特点，对典型案例进行分析，并从宏观上提出相应对策；二是基于各项火灾数据的统计、整理与分析，并得出防范措施。
在火灾数据的整理与统计方面，logistic回归、灰色系统、马尔可夫模型、聚类分析、神经网络、时间序列及相关性分析等是常用的数学方法。
刘海生等人利用主成分分析与灰色系统对全国的火灾形势进行了综合评价与预测[1]；李杰通过聚类分析对北京市的火灾事故做出了统计与分析[2]；田树仁则通过神经网络设计了电气火灾的预警方法[3]。