指数平滑法,指数平滑法例题

什么是指数平滑法？

指数平滑法是一种时间序列预测方法，通过对历史数据进行平滑处理来预测未来的趋势。它可以根据历史数据的走势进行数据的权重调整，对趋势进行拟合，可以用于短期预测。

指数平滑法的原理是什么？

指数平滑法基于过去的观察值预测未来，通过对过去的观察值进行平滑计算来确定未来的趋势。平滑系数越大，过去的观察值对未来的预测就越有影响；反之，平滑系数越小，过去的观察值对未来的预测就越不重要。指数平滑法常用的模型有三种，简单指数平滑（SES）、双重指数平滑（DES）和三重指数平滑（TES）。

指数平滑法实例

现有一段时间内的销售量数据如下，用指数平滑法预测未来的销售量。

首先确定平滑系数α，假设α=0.5。

第一个预测值为第一个观察值，即F1=100。然后进行单指数平滑计算，得到F2=0.5*100+0.5*150=125；F3=0.5*125+0.5*200=163；F4=0.5*163+0.5*250=206.5；F5=0.5*206.5+0.5*300=253.25。最终得到的预测结果为：