時間序列預(yù)測的常用方法與優(yōu)缺點分析(存儲版)
【正文】 因素干擾而產(chǎn)生的隨機變動影響。 ? 二次移動平均法與一次移動平均法相比，其優(yōu)點是大大減少了滯后偏差，使預(yù)測準(zhǔn)確性提高。 ? 三次指數(shù)平滑法建立的模型是拋物線模型。 ? 直線趨勢預(yù)測模型為： 將坐標(biāo)點的值代入預(yù)測模型有 T)t(MRtM ,33 和 ),1(1 btax ???bRanRTbbnaTbaR3115)34(311??????????即有 直線趨勢預(yù)測模型（ 2） ? 當(dāng) 數(shù)據(jù)項在 6~10時 ， 取 3項加權(quán)平均 ， 在序列的首尾兩端求得近期和遠期兩點坐標(biāo) 。 月 年 1999 2023 2023 合計 月平均 季節(jié)指數(shù) 預(yù)測值 1 80 120 320 520 173 2 120 200 400 720 240 475 3 200 350 700 1250 417 4 500 850 1500 2850 950 5 800 1500 2400 4700 1567 6 2500 4500 6800 13800 4600 9120 7 2400 6400 7200 16000 5333 8 600 900 1500 3000 1000 9 200 400 600 1200 400 10 100 250 400 750 250 495 11 60 100 200 360 120 12 40 80 110 230 77 合計 7600 15650 22130 45380 1261 2500 季節(jié)比例法（ 1） ? 季節(jié)比例法是為了消除趨勢變動和剩余變動的影響，利用各月（季）的實際值與趨勢值之比計算季節(jié)指數(shù)來分析和確定各月（季）預(yù)測值的一種方法。 季度序號 趨勢比率 平均趨勢比率 2023年趨勢值 2023年預(yù)測值 1999 2023 2023 1 2 3 4 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 2023年 3月 下午 11時 43分 :43March 28, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 43分 2秒 23:43: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 23:43:0223:43:0223:43Tuesday, March 28, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 下午 11時 43分 2秒 下午 11時 43分 23:43: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 23:43:0223:43:0223:433/28/2023 11:43:02 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 23:43:0223:43:0223:43Tuesday, March 28, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 43分 2秒 23:43: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。所以有 33334321????????????????SISISISI 季節(jié)比例法（ 7） ? 第五步：進行預(yù)測。 ? 簡單平均法的 具體步驟 是： 根據(jù)各年份資料求出每月（季）平均數(shù)； 計算全時期月（季）總平均數(shù)； 求出月（季）季節(jié)指數(shù)； 進行預(yù)測。 ? 最小二乘法直線趨勢預(yù)測模型為： tbxtbxnattnxttxnbbtax?????????? ?? ?? ? ?)(1)( 22其中? 最小二乘法（ 2） ? 例 觀察年份 時 序 (t) 觀察值 (x) tx t2 趨勢值 1993 1 13 13 1 1994 2 15 30 4 1995 3 18 54 9 1996 4 20 80 16 1997 5 24 120 25 1998 6 27 162 36 1999 7 30 210 49 2023 8 32 256 64 2023 9 35 315 81 2023 10 36 360 100 合計 250 1600 385 250 最小二乘法（ 3） ? 根據(jù)上表可知： tbtaxtbxtbxnattnxttxnbt txnxxntt)(18252250553851025055160010)(3851600251025010552222???????????????????????????????? ?? ?? ? ?? ???? 直線趨勢預(yù)測模型（ 1） ? 若時間序列呈直線趨勢 ， 則選用三點法的直線趨勢預(yù)測模型 。 ttt xxx ?? )1(1 ?? ???? )1(1221)1(1)1()1(...)1()1()1(?????????????????tttttttttxxxxSxS????????? 一次指數(shù)平滑法（ 2） ? 例（ , S0(1) 取為前三項的平均值） 時 序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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