实例介绍
【实例简介】
指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择： 经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。 1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值； 2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值； 3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势
【实例截图】
【核心代码】
MoveAverage
├── 5.ppt
├── MoveAverage.cs
└── 指数平均.txt
0 directories, 3 files
指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择： 经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。 1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值； 2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值； 3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势
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