指数平滑系数的优化研究

平滑系数的选取是影响指数平滑法预测精度的瓶颈因素,实际应用中更多的是依靠经验选取,缺乏科学性.本文通过对指数平滑系数与权系数特性的分析,提出了对平滑系数优化的新方法,并将该优化方法在ERP项目具体实施中的生产经营目标预测时进行了验证,取得了满意的效果.     

对指数平滑预测法的思考与推广

对指数平滑预测法的思考与推广徐龙封（铜陵财经专科学校２４４０００）１引言社会经济现象过去和现在表现出来的某种规律可能在今后一段时间内仍然成立，但随着时间的推移，规律的本性和表现形式可能又要发生一定程度的变异。目前很多时间序列预测模型都依据这个道理。首...     

线性模型二次指数平滑预测方法研究

二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞后偏差.自然,在线性增长模型中,也不例外。本文拟对二次指数平滑在线性模型预测中的滞后效应与预测误差分析方面进行一些探讨. 1 问题的提出在传统的时间序列预测方法中,指数     

指数平滑预测法研究的若干新结果

指数平滑预测法研究的若干新结果汪琥庭（合肥经济技术学院）ＳｏｍｅＮｅｗＲｅｓｕｌｔｓｏｆＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＳｍｏｏｔｈｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＳｔｕｄｙＷａｎｇＨｕｔｉｎｇＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔ...     

指数平滑法在单井经济产量评价中的应用

在经济评价中,传统的成本预测方法是对近三年的各项成本定额进行简单的算术平均,将其平均值作为预测期的成本定额。实际上,采油成本并不是一成不变的,大部分成本在逐年上升。如果仅仅对历史数据进行简单平均,势必低估未来年份的成本,高估年度利润。本文将指数平滑数理统计方法运用在成本预测当中,能够体现出采油成本自身所呈现的规律,使被预测单位的效益预测更加客观。     

三次指数平滑预测法渐近最优性及其预测偏差的进一步研究

本文在渐近形式指数平滑下，进一步证明三次指数平滑预测法具有线性最优性。在有限形式指数平滑下，进一步分析三次指数平滑预测法的预测偏差。由此说明，在大样本条件下，三次指数平滑法具有渐近最优性，并给出小样本条件下，三次指数平滑预测法预测偏关的校正公式。     

基于指数平滑法的近停车场停车需求预测研究

停车场停车泊位需求具有周期性、层次性、可预测性,通过对近停车场来自各方向停车数量的统计分析,利用停车需求的规律性对近停车场停车需求做出预测。本文研究了近停车场停车需求预测的方法,详细阐述了停车需求预测的步骤流程,运用指数平滑法建立了预测模型,并且进行了模型参数的选择以及预测结果的获取。近停车场停车需求预测可对制定停车诱导策略和优化不同等级诱导牌个性化显示内容提供数据支持和理论指导。     

预报季节性指数的Winters平滑预测方法

本文在文献[1]对季节性预测方法评述和所提出的改进设想的基础上,就Winters趋势性与季节性指数平滑预测方法所存在的问题作了进一步分析,并提出了预报季节性指数的改进方案,从而在理论上进一步完善了这种方法。并且本文的应用实例也表明,这种新的预测方法比传统Winters方法和其他季节性预测方法有较好的预测精度,而且并不增加多少工作量。 1 引言 Winters趋势性与季节性指数平滑预测方法是P.R.Winters于60年代初提出的一种较高级的平滑预测方法,它适合于非线性较弱的趋势性变动和季节性波动兼而有之的时间序列的预测问题。根据文献[1]的分析,在季节性波动时间序列预测的各种常用方法     

三次指数平滑法预测未来15年青海省粮食总产量

本文在分析青海省粮食生产现状和目前影响粮食生产主因素的基础上,应用三次指数平滑法对未来15年粮食总产量进行了预测,预计2000年、2005年和2010年青海省的粮食总产量可分别达到128．0～140．0、136．5～158．4和144．8～178．9万吨。     

多项式指数平滑预测模型的渐近最优性研究

本文在渐近形式指数平滑下,证明了多项式指数平滑预测模型具有最优性。在有限形式指数平滑下,证明了多项式指数平滑预测模型具有渐近最优性     

基于指数平滑模型的新生儿数的预测

<正>本文利用指数平滑法建立模型,根据四川省2002至2012年已知的新生儿数对未来五年内四川省新生儿进行预测。人口年龄结构是否合理,直接影响一个地区的可持续发展,新生儿比例是影响人口年龄结构的重要因素之一,因此研究新生儿变化规律,对人口计划生育政策、教育政策、养老制度、住房规划、交通规划等一系列社会问题至关重要。本文主要研究四川自2002年以来的新生儿变化规律,预测未来四川几年的新生儿变化情况,给计划生育、教育、住建、交通等方面提出参考数据。     

基于指数平滑模型的linux内核进化预测分析

linux内核进化有较明显的超线性趋势和内在规律.科学地预测软件进化,找到一种简易又有足够精度的预测方法是管理软件工程的一项重要的基础性工作.以linux的52个内核版本数据作为时间序列,用指数平滑模型建模,并做出linux进化预测,将预测结果和2009年的linux内核进化实际结果进行对比,预测结果令人满意,表明该类模型可以用于linux进化预测.     

利用优选法确定指数平滑系数α的一种方法——0.618法

指数平滑法是分析经济时间序列的最常用方法,其数学模型为: 其中:S_t是第t+1期的预测值、α为平滑系数(或加权系数) 在应用指数平滑法进行预测时,如何确定平滑系数α是提高预测精度的关键。在预测中,一方面我们希望提高α值,借以增加近期数据的权数;另一方面又希望减少α值以平滑随机误差,显然这两项要求是相互矛盾的。所     

季节变动序列的一种简捷预测法

本文首先给出了季节变动序列渐进预测模型的一种构造与证明方法,进而给出了一种季节变动序列的简捷预测法,最后进行了预测应用与准确性比较     

对负荷测量数据进行平滑的一种算法

本文提出了一种利用卡尔曼滤波对负荷测量数据进行平滑的算法,通过预测估计,最小二乘法和卡尔曼滤波平滑等算法解决实际负荷测量中存在的错误.     

季节模型预测的定基比率法

一在经济预测中,常常遇到对具有明显季节性变动规律的经济变量进行预测的问题,即季节变动预测。在季节变动预测中,常用的方法之一是把经济变量的季节波动时间序列进行分解,测定其长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不定变动I等组成因素,并利用乘法模型X=T·S·C·I,计算表征该变量季节变动一般规律的指标——季节指数SI,用以进行预测。依据乘法模型进行季节变动预测,其关键在于计算季节指数。计算季节指数通常是依据三年以上分季(月)的季节波动时间序列,按同期平均法求各该季(月)水平的平均值(?)k,然后除以各季(月)水平的总平均值(?),即可得到季节指数:     

线性L1数据拟合问题的熵函数法

本文就线性L1数据拟合问题证明了熵函数的收敛性，并提出用之求解一类不可微优化问题。同时又说明了此方法当逼近参数较大时参生数值病态，进一步说明指数简单外罚法与熵函数法的等价性。     

一种新的拓扑指数与烷烃物性关联

基于距离矩阵和邻接矩阵定义了一种新的拓扑指数——^nχda，与乙烷至壬烷的74个化合物的10种物性进行了关联，并与W、^1χ、I指数进行了对比，除蒸发焓和溶解度外均以^1χda为最优．     

二阶常系数线性非齐次微分方程特解的简化计算

二阶常系数线性非齐次微分方程,一般是利用特征根法和待定系数法求特解,这种方法求解过程往往是相当繁琐的.本文给出了在求解方程特解的过程中的一些简化技巧,使得求解此类方程的特解变得方便快捷.