指数平滑法（指数平滑法是第几章）

你们好，最近小活发现有诸多的小伙伴们对于指数平滑法是第几章，指数平滑法这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、 指数平滑计算，第t个周期的预测数等于前一周期的预测数加上平滑系数等于前一周期的平滑系数加上第t个周期的前一周期的预测值。下一个周期的预测值等于每个周期的实际值的加权平均值。

2、 计算指数平滑法不需要算术平均法那样的全部历史数据，移动平均法那样的一组数据。它只需要预测实际数、预测值和上一期的@值，然后就可以进行移动平均计算了。

3、 平滑系数的选择通过平滑系数的选择决定了预测值。当平滑系数等于0时，本期预测值等于前一期预测值。当平滑系数等于1时，当前时段的预测值等于前一时段的实际值。

4、 @ month到0的趋势表示当前时段的预测值更接近前一时段的预测值。平滑系数实际上是新旧数据的一个权重。@倾向于1，表示本期预测值接近上一期的实际值。@越大，新数据在预测中的权重就越大。

5、 @的确定需要基于时间序列数据的特性和经验。但@的取值是影响预测效果的重要因素。对于长期实践来说，串行数据相对稳定，应选择较小的@值。当有明显而迅速的变化趋势时，应选择较大的@值。

6、 与移动平均法类似，第一个指数平滑值与实际数据序列之间存在滞后偏差，因此必须在第二个指数平滑值的基础上建立预测模型。如果是非线性变化模型，需要建立基于三次指数平滑值的非线性模型。

以上就是指数平滑法这篇文章的一些介绍，希望能帮助到大家。