如何理解指数平滑法的“平滑性”和“指数性”

在预测技术中,指数平滑法常作为一种重要的预测方法被应用。它的预测公式:F_(t+1)=αD_t+(1-α)F_t,它的特点是通过 D_t(第 t 期实际值)和 F_t(第 t 期预测值)两个数据来预测 F_(t+1)(第 t+1期预测值),但在理解指数平滑法公式时,对于它和移动平均法的关系,特别是为什么叫指数平滑的提法缺乏说明,往往令人费解。本文对此试作回答。移动平均法假设预测值只与预测期相邻近若干期数据有关系即与跨越期数 n 有关。例:     

温特线性与季节指数平滑法在气温中的应用

由于月平均气温是以一年为周期呈现周期性波动,因此用温特线性与季节性指数平滑法对气温进行预测。以福州市2000—2012年月平均气温数据为样本数据,利用MATLAB软件通过建立温特线性与季节性指数平滑预测模型对福州市2013年1—12月份的气温进行预测,并通过计算机的迭代运算,得到一组最佳的平滑常数（α,β,γ）,使得预测模型的均方误差MSE最小。研究结果显示,福州市月平均气温预测模型的平滑常数为（0.5,0.05,0.05）,均方误差MSE为1.9097,预测精度较高。     

可行而有效的指数平滑法

在时间数列分析中,指数平滑法在国外运用得极广。这种方法仅需要自身的有关数据如X_t和a及S_t,计算不复杂而且费用低。尤其在缺少相关的历史资料或事物发展趋势不明显、不稳定的条件下,用此法进行短期预测,其优越性就更能显示出来。指数平滑法预测基本的表达式是S_t=aX_t+（1-a）S_t-1。其中S_t表示报告期的平滑值即对下期的预测值,X_t表示报告期的原始数值,S_t-1表示基期的平滑值即对本期的预测值,a称为平滑系数即报告期的权数（取值为0相似文献   

基于粮食安全和指数平滑模型的耕地保有量预测研究——以福建省宁德市为例

耕地保有量对于一个地区粮食安全、经济安全、生态安全和社会稳定等都具有重要意义。本文以福建省宁德市为例,根据耕地、人口、粮食等指标的统计数据,采用基于粮食安全的耕地需求法和指数平滑模型两种方法对2010至2015年的耕地保有量进行预测,并进行综合预测分析,结果分别为139 727hm2、136 037hm2、137 907hm2、134 962hm2、134962hm2、134 122hm2、155 496hm2。而后提出了加强耕地保护的相关对策建议。     

一种对指数增长年度用电量的组合预测方法

为有效预测呈指数增长的年度用电量,本文选用了指数函数法、GM(1,1)灰色模型和多元线性回归模型来对年度用电量进行拟合外推预测。通过运用这些方法预测北京年度用电量和对预测结果进行比较分析得到,GM(1,1)灰色模型的实际预测结果往往偏大,指数函数法预测结果可能偏小,而多元线性回归模型虽然考虑了其他因素影响但在实际预测指数增长负荷时参考意义较小。因此,最终选择合适的权重加权组合以上模型得到最终预测值,预测精度较高。     

基于ARIMA模型的深证指数分析及预测

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数,对其进行深入研究具有非常重要的意义。文中使用时间序列ARIMA模型对深证指数进行定量分析,以2009年7月1日到2010年6月30日的日深证指数收盘价格为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了ARIMA(6,1,6)模型,并对模型检验证明有效后,对未来数据进行了短期预测。     

组合模型在交通需求预测中的应用——以内蒙古自治区客运量预测为例

本文对传统的常用预测模型进行了研究与分析，在此基础上综合各种模型的特点根据最优化原理建立了组合模型，结合所参与的具体项目对内蒙古自治区客运量进行预测与分析，达到了较好的预测效果，并得出利用组合模型可以提高预测精度的结论。     

组合模型在交通需求预测中的应用——以内蒙古自治区客运量预测为例

本文对传统的常用预测模型进行了研究与分析,在此基础上综合各种模型的特点根据最优化原理建立了组合模型,结合所参与的具体项目对内蒙古自治区客运量进行预测与分析,达到了较好的预测效果,并得出利用组合模型可以提高预测精度的结论.     

我国居民住房价值结构研究——基于住房重置成本的广义熵指数分析

我国住房供应体系存在严重的结构性短缺与过剩并存的问题,这种结构失衡是房价上涨和市场信号失灵的重要原因。文章引入信息理论中广义熵指数方法,通过测算住房价值的多样化程度变化,来反映住房供应体系的结构失衡状况。研究发现,在经济繁荣、货币供给量充裕的通货膨胀阶段,住房供应的结构性失衡问题严重,房价无法根据市场做出反应,价格呈现刚性;而通货紧缩阶段,结构性失衡问题减弱,房地产市场状况改善。同时也发现,近年来政府对住房供需结构的政策取得了一定成效,对解决结构性失衡问题具有积极意义。     

基于实例的水资源预测方法概述

基于合肥市近几年的城市生活用水量数据为例,对一些水资源预测方法进行讨论和比较。对合肥市城市生活用水量的现状进行简要的概述;介绍三种水资源预测方法即指数平滑法、灰色模型预测法和BP神经网络预测法的理论方法及模型;利用给定的资料数据,运用三种预测方法进行分析,通过拟和模型误差对比,判定最佳的预测方法。     

经济驱动下的人口省际流动研究——以安徽为例

安徽省人口跨省流动具有规模大、流向集中、备研究单元人口省际净流出规模和比重差异明显的特点。文章利用安徽省2001—2012年以县（地级市区）为单元的面板数据,以各研究单元净流出率为图变量,以流出地和流入地人均GDP比值为自变量,利用回归分析方法构建定量模型。研究表明：两者呈指数递减关系,随着流出地和流入地人均GDP比值升高,各研究单元净流出率呈指数趋势下降;利用历史分析方法发现2001年、2004年、2009年、2012年回归系数绝对值在下降．表明随着时间推移,人口流动对经济因子的敏感性在降低;通过横断面分析发现经济欠发达的皖北地区人口流动对经济因子的敏感性大于经济发达的皖南地区。研究还表明人口流动是区域发展差距导致,从财政、土地、基础设施、税收、管理服务方面创造承接转移产业和发展内生产业的积极条件,是提高发展中地区经济发展水平,留住发展要素,吸引人口回流的重要途径。     

组合预测模型在我国旅游业预测中的应用

文章首先选取Holt-Winters非季节指数平滑模型、自回归分布滞后模型以及局部多项式回归模型对中国1978-2011年的国际旅游外汇收入进行定量分析,随后基于预测误差平方和最小方法构造组合预测模型,研究结果表明组合预测模型的精度明显优于单项预测模型。     

老龄化下人均经济增长率变动的实证分析

文章从曼昆、罗默和韦尔的总量生产函数出发,在经济增长模型中加入老龄化因素,据此分析了老龄化所致人口结构变化对于人均经济增长率变动的影响,并对所建构的模型进行了检验,结果表明自1978-2004年老龄化因素下的人均经济增长变动率一直为正,但增长呈现下降趋势.同时对其变动作出了预测分析,结果表明我国在2035年以前处于人均经济增长变动率为正的人口红利期,在2036-2055年则处于人口亏损期.针对分析结论,本文提出了充分利用人口红利期的政策建议和未来研究的方向.     

清洁发展机制(CDM)项目在中国区域分布结构——基于中国各省市面板数据的实证研究

清洁发展机制(CDM)是我国实现低碳经济发展的需要。文章考察了我国2007-2012年31个省、市、自治区的CDM项目数量,借鉴离散型非线性模型——负二项式模型,运用面板数据对CDM在中国区域分布结构进行回归分析。结果表明,地区人均GDP、电力消费、第三产业发展水平以及外商投资对CDM项目分布结构存在影响:地区人均GDP和第三产业发展水平对CDM项目分布存在负向影响;电力消费对CDM项目分布存在正向影响;外商投资与CDM项目则存在非线性U型关系。最后,从我国碳减排、碳交易市场建立方面给出政策启示。     

城市物流规划中的物流需求预测

本文分析物流与社会再生产流通循环关系,阐释城市物流需求预测的特点、步骤,并结合参与项目“佛山市物流规划与物流信息平台研究”,再采用回归和灰色模型相结合的不确定定量预测方法,取得较好预测效果。     

基于BP神经网络模型的泉州港粮食物流需求预测分析

以泉州港的粮食物流需求为分析目标,依托历年统计数据,运用BP神经网络建立粮食物流需求预测模型和MALTAB软件求解,对泉州港未来6年的粮食物流需求进行预测,并对泉州港粮食物流提出发展对策。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的河南旅游总收入预测

以河南省旅游总收入为对象进行研究,选取2005—2018年的旅游总收入数据作为研究样本,在GM(1,1)模型的基础上,用马尔可夫理论和等维新息的思想加以修正,建立了等维新息灰色马尔可夫模型。结果表明,等维新息灰色马尔可夫模型比传统的GM（1,1）模型和灰色马尔可夫模型的预测精度要高,达到了94.735%,可用来进行旅游总收入的预测,从而为有关部门制定政策提供参考。