python构建指数平滑预测模型示例-创新互联
指数平滑法
其实我想说自己百度的…
只有懂的人才会找到这篇文章…
不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈
指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照平滑的次数，一般可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。然而一次指数平滑法适用于无趋势效应、呈平滑趋势的时间序列的预测和分析，二次指数平滑法多适用于呈线性变化的时间序列预测。
具体公式还是百度吧…
材料
1.python3.5
2.numpy
3.matplotlib
4.国家社科基金1995-2015年立项数据
需求
预测2016年和2017年国家社科基金项目立项数量
数据
#year time_id number 1994 1 10 1995 2 3 1996 3 27 1997 4 13 1998 5 12 1999 6 13 2000 7 14 2001 8 23 2002 9 32 2003 10 30 2004 11 36 2005 12 40 2006 13 58 2007 14 51 2008 15 73 2009 16 80 2010 17 106 2011 18 127 2012 19 135 2013 20 161 2014 21 149 2015 22 142
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