平滑系数的计算方法
@伏类259：平滑系数 - 搜狗百科
万呼13012488577…… [答案] 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.所有预测方法中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数...
@伏类259：指数平滑法中的平滑系数怎么求啊.市场营销学 -
万呼13012488577…… 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.所有预测方法中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容...
@伏类259：,请问:一次指数平滑预测公式是怎么计算的 -
万呼13012488577…… 一次指数平滑的计算公式为:�s��(1)��t=〖WB〗αy�t+α(1-α)y��t-1�+α(1-α)�2y��t-2�+…�〖DW〗+α(1-α)��t-1�y�1+α(1-α)�ty�0 〖JY〗(7-3)�式中:s��(1)��t为第t时点的一次指数平滑值,y�t为第t时点的实际值,α为平...
@伏类259：数字信号测量中的平滑算法怎么算 -
万呼13012488577…… 其实最简单的平滑算法就是对之前的数据求一个平均值,即 y(t) = (y(t-n)+y(t-n+1)+...+y(t))/(n+1) 其实,这么做的理由很简单,这相当于是一个n+1阶的FIR滤波器,然后每个系数都是1/(n+1). 说白了,就是一个低通滤波器,因此可以起到抑制毛刺等高频信号的结果. 其实,我个人认为,如果你好好设计一个FIR滤波器,然后按照那个系数来进行调整,比这种方法去掉毛刺的效果好得多,你可以利用matlab的工具fdatool,有不懂可以继续追问.
@伏类259：一次指数平滑法计算 -
万呼13012488577…… s1=y1=17.7,or s1=(17.7+18.5+17.9)/3=18.0 s2=ay2+(1-a)s1=18.5*0.3+0.7*17.7= s3=ay3+(1-a)s2=17.9*0.3+0.7*s2= : : s11=ay11+(1-a)s10=24.7*0.3+0.7*s10
@伏类259：简述指数平滑预测法主要有哪些特点 -
万呼13012488577…… 它是加权移动平均预测法的一种变化.平滑系数必须呈大于0、小于1,如0.1、0.4、0.6等.其计算公式为:下期预测数=本期实际数*平滑系数+本期预测数*(1-平滑系数)上列公式是从下列公式演变而成: 下期预测数=本期预测数+ 平滑系数(本...
@伏类259：指数平滑法的简介 -
万呼13012488577…… 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得最多的一种.简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数. 也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测.其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均.
@伏类259：macd的计算问题 -
万呼13012488577…… 平滑系数的本质是将过去的发生值加权平均,MACD是看短期均值向上超过长期均值,还是向下跌破长期均值,公式那么复杂只是使计算相对等更科学一点. “MACD=(当日的DIF-昨日的DIF)*0.2+昨日的MACD” 公式里MACD的表达式表示...
万呼13012488577…… [答案] 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.所有预测方法中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数...
@伏类259：指数平滑法中的平滑系数怎么求啊.市场营销学 -
万呼13012488577…… 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.所有预测方法中,简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容...
@伏类259：,请问:一次指数平滑预测公式是怎么计算的 -
万呼13012488577…… 一次指数平滑的计算公式为:�s��(1)��t=〖WB〗αy�t+α(1-α)y��t-1�+α(1-α)�2y��t-2�+…�〖DW〗+α(1-α)��t-1�y�1+α(1-α)�ty�0 〖JY〗(7-3)�式中:s��(1)��t为第t时点的一次指数平滑值,y�t为第t时点的实际值,α为平...
@伏类259：数字信号测量中的平滑算法怎么算 -
万呼13012488577…… 其实最简单的平滑算法就是对之前的数据求一个平均值,即 y(t) = (y(t-n)+y(t-n+1)+...+y(t))/(n+1) 其实,这么做的理由很简单,这相当于是一个n+1阶的FIR滤波器,然后每个系数都是1/(n+1). 说白了,就是一个低通滤波器,因此可以起到抑制毛刺等高频信号的结果. 其实,我个人认为,如果你好好设计一个FIR滤波器,然后按照那个系数来进行调整,比这种方法去掉毛刺的效果好得多,你可以利用matlab的工具fdatool,有不懂可以继续追问.
@伏类259：一次指数平滑法计算 -
万呼13012488577…… s1=y1=17.7,or s1=(17.7+18.5+17.9)/3=18.0 s2=ay2+(1-a)s1=18.5*0.3+0.7*17.7= s3=ay3+(1-a)s2=17.9*0.3+0.7*s2= : : s11=ay11+(1-a)s10=24.7*0.3+0.7*s10
@伏类259：简述指数平滑预测法主要有哪些特点 -
万呼13012488577…… 它是加权移动平均预测法的一种变化.平滑系数必须呈大于0、小于1,如0.1、0.4、0.6等.其计算公式为:下期预测数=本期实际数*平滑系数+本期预测数*(1-平滑系数)上列公式是从下列公式演变而成: 下期预测数=本期预测数+ 平滑系数(本...
@伏类259：指数平滑法的简介 -
万呼13012488577…… 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法.也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得最多的一种.简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数. 也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测.其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均.
@伏类259：macd的计算问题 -
万呼13012488577…… 平滑系数的本质是将过去的发生值加权平均,MACD是看短期均值向上超过长期均值,还是向下跌破长期均值,公式那么复杂只是使计算相对等更科学一点. “MACD=(当日的DIF-昨日的DIF)*0.2+昨日的MACD” 公式里MACD的表达式表示...
