基于Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型的长三角粮食产量的预测

选取长三角地区为研究对象,使用R Studio软件对1950—2018年长三角的粮食产量数据进行分析,分别使用Holt两参数指数平滑法和ARIMA模型预测2019—2023年长三角地区的粮食产量,并对模型进行检验,检验结果均通过,表明长三角地区的粮食产量将保持稳定增长的趋势,预测效果理想。对两种预测方法进行比较,并对长三角地区的粮食发展情况提供相关建议。

基于Holt两参数指数平滑对安徽省充电桩保有量的分析和预测

推广新能源汽车充电桩,发展新能源汽车,可以有效保护环境,减少废气排放,节约燃油能源,实现可持续发展。本文利用Holt两参数指数平滑方法针对安徽省2016年5月至2019年10月各月份充电桩保有量的变化趋势预测未来的发展,并针对性地提出建议。

指数平滑法在交通参数短期预测中的应用

阐明了滑动平均数法与指数平滑法的渊源,论证了滑动平均数法选择期数N与指数平滑法平滑系数α的相互转换关系和作用机制,给出了符合交通规律的具有自适应能力的季节性指数平滑预测方法。

基于Holt双参数指数平滑法的SDN交换机流表超时优化策略

OpenFlow交换机流表容量有限,现有的流表更新机制在网络流量高峰时期会严重影响网络的稳定。针对这个问题,提出了一种基于Holt双参数指数平滑法的流表超时时间更新策略.通过预测下一个周期的流表项新增数量,得到流表超时时间调整参数,以此动态调整流表项的超时时间,通过仿真实验表明,该策略可以有效提高OpenFlow交换机流表空间利用率、数据转发成功率和流表项适配率,达到提升网络性能的效果。

回归法设定指数平滑模型的最优预测参数

对于指数平滑预测模型的参数设置,为克服现行的经验法、试算法和枚举法的弊端,本文提出了回归法。该方法将回归所得的平滑参数估计值作为指数平滑预测模型的预测参数,针对三类指数平滑预测模型,对应构造指数平滑随机过程,以此建立指数平滑回归模型,随之进行指数平滑参数估计。实验模拟中,参数估计的结果说明该方法是可行的,假设检验的结果证明该方法是可信的。实证应用显示,回归法确实能够有效规避经验法、试算法和枚举法在平滑参数设置上存在的非全域取值、非连续取值、非自适应取值、非最优取值等弊端,且预测效果更佳。

动态三次指数平滑法的火电厂发电量预测研究

研究具有动态平滑系数和参数的动态三次指数平滑法在火电厂发电量预测的适用性,并且与传统的时间序列预测模型加权移动平均法进行比较。以部分河北省邯郸市的火电厂发电量为研究对象,对月发电量进行预测。通过采集到的发电量数据对两种预测模型进行编译和实现,并嵌入预测干预法,通过相对误差和方差的比较,证明基于动态三次指数平滑的时间序列预测模型具有良好的预测精度和预测数据拐点的能力,在火电厂发电量的预测中有较高的实用性。

一种对二次指数平滑预测中参数和初值的研究

针对指数平滑法在实际应用主要靠经验选取平滑参数和初值的不足,通过对传统预测模型的分析,提出了递推分割法来优选平滑参数以及初值选取模型化的思路,得到了比较优秀的平滑参数,获取了以预测的实际值n为划分依据的简便方法处理后的初值。然后将该优化方法应用于股票"三连商社"的预测,取得了明显优于传统模型的结果。

两步法与指数平滑法分析研究

介绍了指数平滑法和Croston法,分析了指数平滑法和两步法的工作原理,结合备件需求预测问题,通过对指数平滑法和两步法方差的分析,得到两步法比指数平滑法具有更好的鲁棒性。为进一步研究两步法提供一定的理论基础。

基于指数平滑法的光纤通信传输设备维修备件需求预测

以光纤通信传输设备为研究对象,首先建立了指数平滑模型,同时合理选取了初始值和确定平滑参数;其次依据某维修单位的维修备件历史数据,在Excel环境下确定平滑参数,获得了较好的预测值;最后对维修备件的实际值与预测值进行了比较分析,得出了较为准确的预测结果。该研究对拥有一定数据的基础,能够快速、准确预测维修备件的需求量应用价值,从而可为通信装备维修保障提供了一种合理的预测方法。

霍尔特指数平滑法参数的优选

霍尔特指数平滑方法有是一种高级的指数平滑方法,它有二个基本平滑公式和一个预测公式。霍尔特指数平滑方法进行预测时,最重要、而且最因难的工作是确定平滑参数的取值问题。目前,在有关参考文献中均未见到相关问题的论述。本文偿试使用运筹学的方法解决平滑参数的优选问题。为霍尔特指数平滑方法在实际中的应用提供一种有效的途径。

温特指数平滑法的参数优选

温特指数平滑法是六十年代初由温特研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑法。这种方法不仅可以针对趋势型数据样式进行调整它还可以作季节性调整,所以它能用来预测兼有趋势型和季节型两种样式的数据序列。

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。

用Brown单一参数线性指数平滑模型预测张北县初中专业教师数量

根据对张家口市张北县初中现任各科教师的调查统计资料,针对影响教师数量的因素错综复杂的特点,采用Brown单一参数线性指数平滑的数量模型,对今后几年中该县初中教师的需要数量进行了中短期预测。

温特线性和季节性指数平滑法的参数优选

一 温特(Winters)线性和季节性指数平滑法是六十年代初由温特研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑方法.这种方法最突出的优点是对具有趋势变动和季节变动两种形式的时间数列,分别对每种形式进行指数平滑,然后将各种形式的平滑结果结合起来,对原时间数列进行预测.这就扩大了指数平滑方法的应用范围,提高了对兼有趋势和季节变动两种形式时间数列预测的准确性.

最优化方法在温特指数平滑法中参数优选的应用

运用各种指数平滑法进行预测,首先要确定平滑参数。采用传统方法选择的平滑参数很不精确,从而直接影响预测结果的准确性。采用复合形法结合实际资料对温特指数平滑法中的参数进行优选,可以大大提高参数的精确性,使预测取得准确的效果。

应用holt-winters加法模型预测出院人次

目的分析holt-winters加法模型预测出院人次的效果。方法使用Eviews6.0软件,采用holt-winters加法模型预测,并与单参数指数平滑方法的计算结果进行比较。结果加法模型拟合效果很好,加法模型的均方误差较单参数平滑方法小。结论 holt-winters加法模型适用于预测出院人次序列。

基于备件需求预测的两步法理论

在对备件需求时间序列研究的基础上,结合指数平滑法和Croston法的特点,分析了指数平滑法与两步法的原理,通过对指数平滑法和两步法方差的研究,得到两步法是指数平滑法的一般形式的结论,为两步法的进一步研究提供一定的理论支撑。

交通参数预测的自适应优化算法研究

将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。通过实例,与其他指数平滑预测算法相比,验证了该算法的有效性。

指数平滑法的证明

为了导出指数平滑法的计算公式,首先需要说明一下 n 次多项式的不同表达方式。如果有关于变量 T 的 n 次多项式做为事物未来发展的趋势模型。式中,t 表示现在时间;T 表示未来时间(T=0,1,2,…);(?)t+T 表示把①式做为预测模型所求出的预测值,其中,(?)t+o=(?)