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指數(shù)平滑法(Exponential Smoothing)是一種用于預(yù)測(cè)或擬合時(shí)間序列數(shù)據(jù)的算法，它是通過(guò)設(shè)定衰減系數(shù)來(lái)確定未來(lái)各期數(shù)據(jù)如何受過(guò)去幾期數(shù)據(jù)的影響，來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，從而求出趨勢(shì)線以及對(duì)趨勢(shì)線的擬合程度。
指數(shù)平滑法的算法步驟:
1. 假設(shè)當(dāng)前預(yù)測(cè)值為 Ft-1，過(guò)去真實(shí)數(shù)據(jù)為Yt-1，計(jì)算當(dāng)前預(yù)測(cè)值與過(guò)去真實(shí)數(shù)據(jù)的偏差：e=Yt-1-Ft-1；
2. 設(shè)定衰減系數(shù)a，它是一個(gè)介于0~1之間的數(shù)值，它決定了未來(lái)的數(shù)據(jù)如何受過(guò)去幾期數(shù)據(jù)的影響大小，通常情況下，a越接近1，當(dāng)前預(yù)測(cè)值受過(guò)去幾期影響越大；
3. 計(jì)算新的預(yù)測(cè)值Ft：Ft=Ft-1+ae；
4. 重復(fù)上述2、3步，不斷更新Ft的值，最終得到趨勢(shì)線。
拓展知識(shí)：
在指數(shù)平滑法中，衰減系數(shù)a的設(shè)定對(duì)最終的結(jié)果有很大影響，不同的系數(shù)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的擬合程度也不同。一般情況下，需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，以獲得更合適的結(jié)果，從而提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。此外，指數(shù)平滑法僅能夠處理簡(jiǎn)單的時(shí)間序列，如果存在周期性變動(dòng)或者復(fù)雜的趨勢(shì)等情況，則需要采用更復(fù)雜的算法，例如自回歸移動(dòng)平均模型等。
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