python實現(xiàn)指數(shù)平滑法進行時間序列預測

一、指數(shù)平滑法定義

1、指數(shù)平滑法是一種常用的時間序列預測算法，有一次、二次和三次平滑，通過加權(quán)系數(shù)來調(diào)整歷史數(shù)據(jù)權(quán)重；
2、主要思想是：預測值是以前觀測值的加權(quán)和，且對不同的數(shù)據(jù)給予不同的權(quán)數(shù)，新數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，舊數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)
3、一次平滑適用于無明顯趨勢的數(shù)據(jù)；
4、二次平滑用于修正線性趨勢；
5、三次平滑處理二次曲線趨勢；
6、加權(quán)系數(shù)a的大小影響預測的敏感性和平滑程度。

應用：中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預測，股票趨勢預測，成績預測，信號變化預測，產(chǎn)品銷量預測，時間序列預測。

二、指數(shù)平滑法公式

式中:
St：時間t的平滑值
yt：時間t的實際值
St-1：時間t-1的平滑值
a：平滑常數(shù)，其取值范圍為[0,1]

據(jù)平滑次數(shù)不同，指數(shù)平滑法分為：一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑和三次指數(shù)平滑法等。

三、一次指數(shù)平滑

當時間數(shù)列無明顯的趨勢變化，可用一次指數(shù)平滑預測。其預測公式為：