
平滑預測法是指在建立相關和時間序列分析模型的基礎上,先用一定的模型把時間序列的每一步預測值的殘差進行平滑處理,然后再加上模型本身的預測值,從而獲得最終的預測值的一種方法。一般來說,每一步的預測值的殘差都是有一定的規律的。如果采用一定的方法,將當前的殘差與歷史的殘差聯系起來,將歷史殘差在當前步比重較大,并將其進行平滑,那么最終的預測值可能會比相關和時間序列模型本身或者未經過平滑操作的預測值更加準確。
拓展知識:
平滑預測法常用的平滑操作有指數平滑法和Holt-Winters方法等。指數平滑法是將當前預測值的殘差與上一步的殘差按照一定比例相加,從而達到平滑的目的;Holt-Winters方法則是將每一步的殘差同時與歷史的殘差按照一定的比例相加,從而達到平滑的目的。














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