搜索资源列表
指数平滑法预测数据
- 指数平滑法预测数据 输入: k--平滑周期 * n--原始数据个数 * m--预测步数 * alfa--加权系数 * x--指向原始数据数组指针 * 输出: s1--返回值为指向一次平滑结果数组指针 * s2--返回值为指向二次指数平滑结果数组指针 * s3--返回值为指向三次指数平滑结果数组指针 * xx--返回值为指向预测结果数组指针-exponential smoothing forecast data entry : k --
指数
- 二次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法是普遍的预测方法,应用很广,本代码还包含其平滑系数的确定-quadratic exponential smoothing prediction and three exponential smoothing prediction is a common forecasting methods, a wide application, the code also includes its smooth
指数平滑法预测数据
- 指数平滑法预测数据 输入: k--平滑周期 * n--原始数据个数 * m--预测步数 * alfa--加权系数 * x--指向原始数据数组指针 * 输出: s1--返回值为指向一次平滑结果数组指针 * s2--返回值为指向二次指数平滑结果数组指针 * s3--返回值为指向三次指数平滑结果数组指针 * xx--返回值为指向预测结果数组指针-exponential smoothing forecast data entry : k-- s
指数
- 二次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法是普遍的预测方法,应用很广,本代码还包含其平滑系数的确定-quadratic exponential smoothing prediction and three exponential smoothing prediction is a common forecasting methods, a wide application, the code also includes its smooth
081105
- 基于MATLAB的组合模型 在港口吞吐量预测中的应用 以某港1998--2007年集装箱吞吐量为实测数据，建立其集装箱吞吐量的灰色理论、三次指数平滑、三次多项式 等预测模型，在MATLAB下，对比该港集装箱吞吐量各模型预测拟合值与实际值的差异。分析了差异产生的原因及其单一预 测模型的局限性，提出了港口集装箱吞吐量组合预测法。其预测误差明显低于其它单模型。运用组合预测模型．可以降低误 差。提高预测精度。-A combi
3pinghua
- 基于三次指数平滑法的青岛港集装箱吞吐量预测 资料讲述了采用三次平滑法对吞吐量的预测细节 和思路-Based on the three exponential smoothing forecast container throughput of Qingdao port information about the use of three smoothing forecasts on the throughput of the detai
3ci
- 基于三次指数平滑法的程序代码 大家可以参开一下 模仿自己编程-Three exponential smoothing based on the program code to open what we can participate in imitation of their own programming
Three-times-smooth-forecast)
- 三次指数平滑值并不直接用来预测,而是为求解平滑系数、建立预测模型作准备。三次指数平滑法几乎适用于分析一切时间序列的应用问题。本程序能够很好地进行三次预测。-Three times smooth forecast
yuanma
- 依次为一次指数平滑法，加权法，三次指数平滑法三种预测方法的matlab实现。都是实现一步预测。-data prediction
Exponential-smoothing-forecast-data
- 三次指数平滑法的仿真实现，可用于态势预测-Cubic Exponential Smoothing Method Simulation can be used to predict the trend
ercizhishupinghua
- 二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法-Second exponential smoothing method
基于三次指数平滑法的程序代码 大家可以参开一下 模仿自己编程
- 基于三次指数平滑法的程序代码 大家可以参开一下 模仿自己编程
spark-timeSeries
- 采用ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）+三次指数平滑法(Holt-Winters)，用scala语言实现的在spark平台运行的分布式时间序列预测算法(Using the ARIMA model (autoregressive integral moving average model) + Holt-Winters (Holt-Winters), using scala language to achieve the spark
指数模型
- 指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Expon
holtwinters
- 三次指数平滑法代码,用于时间序列数据的预测，调用部分还有点问题，欢迎大家指点交流学习(Prediction of holtwinters method)
MATLAB
- matlab中可用于预测的三次指数平滑法，针对有二次趋势的数据(Cubic exponential smoothing method for prediction)