二次指数平滑法程序
指数平滑法负荷预测
目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1引言 (3)1.1 负荷预测 (3)1.2 电力负荷预测常用方法 (4)1.3负荷预测的研究现状及发展 (5)1.4毕业设计主要工作 (6)2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (7)2.1 指数平滑法 (7)2.2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (10)3短期负荷预测的软件实现 (11)3.1 C语言简介 (11)3.2短期负荷预测软件实现 (12)4负荷预测结果分析 (17)4.1 原始数据处理 (17)4.2 输入变量 (18)4.3 一次指数平滑法负荷预测 (19)4.4 二次指数平滑法负荷预测 (21)4.5 负荷预测比较分析 (25)5结论 (29)5.1 结论 (29)5.2 展望 (29)谢辞 (31)参考文献 (32)附录一程序代码 (33)基于指数平滑法的短期负荷预测摘要：负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题，随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意。
指数平滑法是一种简单常用的负荷预测方法，他能用较少的原始数据，对未来的负荷情况进行预测。
本文将使用这种方法进行短期负荷预测。
选取某地某年全年每小时的负荷数据作为可参加运算的数据，用选择的方式，对以小时为单位或者以一整天为单位的负荷进行预测，最后输出结果，计算误差及误差率。
并用C语言程序设计对其进行实现。
本设计以探究输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响，选用适当的数据，改变各个输入变量（平滑常数a，参与计算的数据量t等）得到具体的结果，通过对结果的分析，得到这些输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响。
关键词：短期负荷预测；一次指数平滑法；二次指数平滑法；C语言；输入变量的影响。
Based on Exponential Smoothing Short-term Load ForecastingAbstract:The field of power system load forecasting is a traditional research problem, as China's power industry development, the management of anincreasingly modern power grid, power system, the problem of loadforecasting are increasingly attracting attention.Exponential smoothing method is a simple, common load forecastingmethod, he can use less of the original data, to predict the future loadconditions. This article will use this method for short-term loadforecasting. Select the year, somewhere, the hourly load data as the datamay participate in operations, with the choice of method of in hours or in aday's load forecast for the unit, the final output, error and error ratecalculation . And use C language programming to achieve them. Toexplore the design of the input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect, choose the appropriate data,changing the various input variables (smoothing constant a, t the amountof data involved in the calculation, etc.) are concrete results, through theresults analysis, these input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect.Keywords:Short-term Load Forecasting; An Exponential Smoothing; Double Exponential Smoothing Method; C Language;Input Variables.1引言电力负荷预测是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础，电力负荷的准确预测对电力系统的经济运行和国民经济的发展具有重要意义。
stata指数平滑法
stata指数平滑法Stata指数平滑法，也称为指数平均法，是一种基于加权系数平均计算预测值的时间序列预测方法。
它对历史数据进行加权平均，形成指数平滑值，进而求出未来的预测结果。
今天我们将为您介绍如何使用Stata指数平滑法。
第一步：安装Stata软件要使用Stata指数平滑法，首先需要在电脑上安装Stata软件。
Stata是一种统计学软件，专门用于数据分析和管理。
您可以到Stata官网下载安装程序，根据安装向导一步一步安装即可。
第二步：导入需要预测的时间序列数据导入数据是第一步，首先需要构建一个数据集导入Stata软件中。
打开一个新的数据集，导入需要预测的时间序列数据。
确保数据集中的序列按照时间排序。
第三步：使用Stata指数平滑法计算预测值使用Stata指数平滑法计算预测值可以使用命令“tsset”和“forecast”实现。
首先使用命令“tsset”将数据集的时间序列设置为Stata所需的格式，然后使用命令“forecast”计算未来的预测值。
例如：tsset timeforecast yhat, y(2022/2025) method(“exponential”)在上述命令中，“time”指的是时间序列变量的名称，“yhat”指的是预测值变量的名称，“2022/2025”指的是要预测的年份范围，“exponential”指的是采用指数平滑法进行预测。
第四步：检查预测结果并分析使用Stata指数平滑法得到预测结果之后，需要检查预测结果并进行分析。
可以使用命令“graph”和“twoway”生成可视化结果，也可以使用Stata提供的工具进行更深入的数据分析。
总结：Stata指数平滑法是一种简单但高效的时间序列预测方法。
使用Stata平滑法进行预测时，需要注意数据集的时间序列格式、命令的准确使用、预测结果的检查和分析。
只有掌握了这些技巧，才能更好地使用Stata指数平滑法预测未来趋势。
自考【02124信息分析与预测】考试大纲
第一章绪论:（一）信息分析与预测的概念:1.识记:（1）信息分析的含义、目的和任务（2）信息预测的狭义和广义理解（3）信息分析与预测在信息资源建设中的地位与作用（4）信息分析与预测的主要环节等等（二）信息分析与预测的功能、作用和特点:1.识记：（1）信息分析与与预测的功能（2）信息分析与预测的作用和信息分析与预测的特点（3）信息分析与预测的产生和发展1.识记：（1）信息分析与预测的产生背景（2）信息分析与预测的发展概况和信息分析与预测的发展趋势第二章课题选择与课题计划:（一）课题选择:1.识记：（1）课题选择的原则（2）课题的来源（3）课题选择的程序（二）课题计划:1.识记：（1）课题计划的内容和课题计划组织实施与检查第三章信息搜集:（一）信息源:1.识记：（1）文献信息源和非文献信息源的含义及类型。
（二）信息搜集的原则:1.识记：（1）信息搜集的原则及其各原则的含义。
（三）文献调查:1.识记：（1）文献调查的含义、文献调查的几种方法。
（四）社会调查:1.识记：（1）社会调查的含义及其途径。
第四章信息整理、评价和分析:（一）信息整理1.识记：（1）信息整理的两个层次及其含义:2.领会：（1）形式整理的内容有哪些（2）和内容整理分哪两个阶段，具体内容有哪些（二）信息价值评价:1.识记：（1）信息价值评价的标准2.领会：（1）可靠性的含义、先进性的含义和适用性的含义（2）文献信息可靠性的评价标准（三）信息分析预测:1.识记：（1）信息分析预测的含义及内容第五章信息分析与预测产品的制作、评价和利用:（一）信息分析与预测产品的类型:1.识记：（1）信息分析与预测产品的类型2.领会：（1）消息类产品、数据类产品和研究报告类产品的类型（2）研究报告类产品中各类产品的含义及特点（二）信息分析与预测产品的制作:1.识记：（1）信息分析与预产品的制作过程及程序（三）信息分析与预测产品的评价:1.识记：（1）信息分析与预测产品评价的意义、指标体系和方法（四）信息传递、利用与反馈:1.识记：（1）信息传递、利用与反馈的作用第六章常用逻辑方法:（一）比较:1.识记：（1）比较的含义、作用及使用注意事项（二）分析与综合:1.识记：（1）分析的含义与基本步骤，分析的几种类型及各自的含义（2）综合的含义与基本步骤及其应用2.领会：（1）因果分析几种形式，分析与综合的关系（三）推理:1.识记；（1）推理的含义、推理包含的因素（2）推理的类型及其应用第七章专家调查法:（一）德尔菲法:1.识记：（1）德尔菲法的含义、用途及特点（2）德尔菲法预测征询的过程（3）派生的德尔菲法的含义2.领会：（1）德尔菲法的应用过程及数据处理和表达（二）头脑风暴法:1.识记：（1）头脑风暴法的含义、类型及优缺点（2）头脑风暴会议的组织原则（三）交叉影响分析法:1.识记：（1）交叉影响分析法的含义及应用。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文
时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。
经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。
神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。
【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。
关键字：时间序列分析模式识别应用1 概述1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。
由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。
目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。
时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。
传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。
研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。
时间序列分析主要用于以下几个方面：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。
食品安全指数--数学建模
高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：西安电子科技大学参赛队员(打印并签名) ：1. 武磊2. 石宝华3. 雍文华指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：教练组日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：食品安全指数及其利用摘要本文研究了食品安全指数的建立及其深度利用方法。
对于问题一：本文通过查阅相关研究文章，确立对食品安全影响明显的指标构成的指标组，并运用统计学中的主成分分析方法对影响食品安全的多个指标进行分析，建立食品安全指数模型。
在模型的基础上，通过对结果进行归一化，使所得食品安全指数具有广泛的适用性，可以跨品种比较食品安全指数的大小。
最后用matlab编程对模型求解，结果见表5。
对于问题二：运用时间序列分析中的指数平滑法构建基于食品安全指数的食品安全风险预警模型。
该模型可以用于预测各种食品的下一时间段的食品安全指数值，并根据预测结果对重大安全事故预警，同时，指导人民改善饮食结构，避免食用安全隐患较大的食物，实现食品安全指数的深度利用。
holt指数平滑 -回复
holt指数平滑-回复什么是Holt指数平滑？Holt指数平滑是一种用于时间序列预测的统计方法。
它是由计量经济学家Charles Holt于1957年引入的，旨在捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化。
该方法结合了线性趋势和指数平滑法的优点，使得预测结果更加准确。
Holt指数平滑的核心思想是使用两个平滑系数，一个用于捕捉数据的趋势，另一个用于适应季节性变化。
这两个系数分别表示趋势和季节性的平滑程度，可以根据数据的特征进行调整以获得最佳的预测结果。
Holt指数平滑可以用于各种类型的时间序列数据，包括销售数据、股票价格、天气数据等。
它适用于中长期的预测，能够在一定程度上准确预测未来的变化趋势和季节性变化。
Holt指数平滑的计算过程可以分为以下几个步骤：1. 初始化参数：首先需要初始化趋势指数和季节性指数。
这些参数的初始值可以通过观察数据的趋势和季节性来确定。
2. 计算趋势和季节性：根据初始化的参数，使用指数平滑的方法来计算趋势指数和季节性指数。
趋势指数表示数据的长期变化趋势，而季节性指数表示数据在不同季节的变化程度。
3. 更新参数：根据计算得到的趋势指数和季节性指数，更新模型的参数。
这可以通过对趋势指数和季节性指数进行加权平均来实现。
4. 预测未来值：根据更新后的参数，使用线性趋势和指数平滑的方法来预测未来值。
这可以通过将趋势指数和季节性指数与当前值相乘来计算。
Holt指数平滑的优点在于它结合了线性趋势和指数平滑的特性。
线性趋势考虑了时间序列的长期变化趋势，而指数平滑则能够适应季节性变化。
这使得Holt指数平滑方法对于那些同时存在趋势和季节性的数据具有较好的预测能力。
然而，Holt指数平滑也有一些局限性。
它假设时间序列数据具有稳定的趋势和季节性变化，对于非线性或不稳定的数据可能表现不佳。
此外，Holt 指数平滑对趋势和季节性的变化灵敏度较高，对于异常值的处理可能不够稳健。
总而言之，Holt指数平滑是一种常用的时间序列预测方法，通过结合线性趋势和指数平滑，能够捕捉数据的长期趋势和季节性变化。
自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法
P253
10
市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测
11
市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验，变化规律 定量 数据，统计分析，数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期
单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
13
第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力，通过逻辑推理， 分析事物过去和现在的变化规律，对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断，不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业，不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说：“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升，而日本人均年饮用量为20~30升， 也就是说，茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间，茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史，但把茶装在盒子 或瓶子里卖，却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪，具有保 健疗效及消暑解渴的功用，开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求，才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
26
Байду номын сангаас
（二）时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展，它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测，必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
27
3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 （1）长期趋势变动（T） （2）季节性变动（S） （3）循环变动（C） （4）不规则变动（I）
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二次指数平滑法程序
线性指数平滑法Matlab程序，代码如下：
注：Data-原始数据
s-一次和二次平滑结果
at-预测式中的a参数
bt-预测式中的b参数
y1-预测结果
本例是取alpha为0.8时的情况
arr=[0;6;8.3;9.8;13;15;13.5;26.1;80.3;86;102.6];
[m,n]=size(arr);
alf=0.2;
for j=1:2
s(1,j)=arr(1,1)
end
for i=2:m
for j=1:2
if j==1
s(i,j)=alf*arr(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
else
s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
end
end
end
temp=alf/(1-alf);
for i=1:m
at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));
yy(i+1)=at(i,1)+bt(i,1);
end
for i=2:11
y1(i-1)=yy(i);
end
for i=2:11
b(i-1)=arr(i);
end
for i=1:3
y2(i)=at(m,1)+bt(m,1)*(i+1);
end
year=[1999:2011];
year=year';
y1=y1';
y2=y2';
data=cat(1,y1,y2);
data1=cat(1,b,y2);
% plot(year,data,'-rs','markerFaceColor','g', 'MarkerSize',3);
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因论文中要分析旅游时间分布，预测不同年份旅游者人数，从而做了一个Matlab布朗单一参数线性指数平滑法Matlab程序，代码如下：
注：Data-原始数据
s-一次和二次平滑结果
at-预测式中的a参数
bt-预测式中的b参数
y1-预测结果
本例是取alpha为0.8时的情况
arr=[0;6;8.3;9.8;13;15;13.5;26.1;80.3;86;102.6];
[m,n]=size(arr);
alf=0.2;
for j=1:2
s(1,j)=arr(1,1)
end
for i=2:m
for j=1:2
if j==1
s(i,j)=alf*arr(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
else
s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
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end
end
temp=alf/(1-alf);
for i=1:m
at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
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yy(i+1)=at(i,1)+bt(i,1);
end
for i=2:11
y1(i-1)=yy(i);
end
for i=2:11
b(i-1)=arr(i);
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for i=1:3
y2(i)=at(m,1)+bt(m,1)*(i+1);
year=[1999:2011];
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y1=y1';
y2=y2';
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